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深度学习框架：TensorFlow：自编码器AE：特征学习与降维

1深度学习与自编码器简介

1.1自编码器的基本概念

自编码器（Autoencoder,AE）是一种无监督学习的神经网络，主要用于特征学习和数据降维。它通过学习数据的编码和解码过程，来提取数据的内在结构和特征。自编码器由编码器和解码器两部分组成：

编码器：将输入数据转换为一个低维的表示，称为编码或隐状态。

解码器：将编码后的低维表示转换回原始数据的高维形式。

自编码器的目标是使重构的输出尽可能接近原始输入，通过最小化输入和输出之间的差异（如均方误差）来训练网络。这种训练方式使得自编码器