越难懂的东西是不是越有动力搞懂自编码器实现原理
导语：自编码器，就是一个程序，目的是让它的输出值等于输入值（trytocopyitsinputtoitsoutput），但是要经过函数变化生成一个中间值，使这个中间值不等于输入值。
自编码器，就是一个程序，目的是让它的输出值等于输入值（trytocopyitsinputtoitsoutput），但是要经过函数变化生成一个中间值，使这个中间值不等于输入值。例如x—y—z，x为输入值，y为经过函数变换后的一个中间值，z是y经过变换后的一个输出值，自编码器的目的是为了让z等于x，同时y不等于x。这样的一个变换中，y就承载了x的全部信息，是极其有意义的。具体有怎样的意义？提高数据分类效率！
在深入了解自编码器实现原理之前，首先要明白一个前提，我们利用的是人工神经网络。那什么是神经网络呢？简单来讲，神经网络就是在对原始信号逐层地做非线性变换，如下图所示。
神经网络往往用于分类，其目的是去逼近从输入层x到输出层y的变换函数，h为多层的隐藏层。因此，我们会定义一个目标函数来衡量当前的输出和真实结果的差异，利用该函数去逐步调整（如梯度下降）系统的参数，以使得整个网络尽可能去拟合训练数据。如果有正则约束的话，还同时要求模型尽量简单（防止过拟合）。
自编码器实现原理
如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，找到可以代表原信息的主要成分。
1）给定无标签数据，用无监督学习去学习特征：
如上图，我们将input输入一个encoder编码器，就会得到一个code，这个code也就是输入的一个表示，那么我们怎么知道这个code表示的就是input呢？我们加一个decoder，这时候decoder就会输出一个信息，那么如果输出的这个信息和一开始的输入信号input是很像的（理想情况下就是一样的），那很明显，我们就有理由相信这个code是可靠的。所以，我们就通过调整encoder和decoder的参数，使得输出和输入之间的误差（重构误差）最小，这时候我们就得到了输入input信号的第一个表示，就是编码code了。而此时，输出的就已经不重要了，因为code已经表示了input的所有信息，即code已经代表了input。
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
然后第二层的训练就以第一层的code作为第二层的input，然后同样使其输出等于输入，获得code2表示code，第三层code3表示code2……直至多层。我们通常所说的深度学习之中，深度一词就源于此神经网络的多层，层数越多，学习深度也就越深。
3）有监督微调：
经过上面的方法，我们就可以得到很多层了。至于需要多少层（或者深度需要多少，这个目前本身就没有一个科学的评价方法）需要自己试验调了。每一层都会得到原始输入的不同的表达。当然了，我们觉得它是越抽象越好了，就像人的视觉系统一样。
到这里，这个自编码器还不能用来分类数据，因为它还没有学习如何去连结一个输入和一个类。它只是学会了如何去重构或者复现它的输入而已。或者说，它只是学习获得了一个可以良好代表输入的特征，这个特征可以最大程度上代表原输入信号。那么，为了实现分类，我们就可以在自编码器的最顶的编码层添加一个分类器（例如逻辑回归、SVM等），然后通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法）去训练。
也就是说，这时候，我们需要将最后层的特征code输入到最后的分类器，通过有标签样本，通过监督学习进行微调，这也分两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：（如果有足够多的数据，这个是最好的。即端对端学习）
一旦最后的监督训练完成，这个系统就可以用来分类了。神经网络的最顶层可以作为一个线性分类器，然后我们加上自编码器，做成性能更优的分类器去取代它。
