自动编码器
自动编码器是其中一种更简单的 “无监督学习” 形式，其采用编码器 — 解码器架构，并学习生成输入数据的精确副本。由于编码表征比输入数据小得多，此网络被迫学习如何生成最有意义的表征。
其 Ground truth 数据来自输入数据，因此无需人工操作。换言之，此网络可自我监督。其应用包括无监督嵌入、图像降噪等。但最重要的是，其 “表征学习” 的基本思想是下个部分的生成模型与所有深度学习的核心。在这个 TensorFlow Keras 教程 中，您可以探索自动编码器在以下两方面的功能：
- 对输入数据进行降噪
- 在 MNIST 数据集中生成嵌入