TensorFlow实现AutoEncoder自编码器
一、概述
AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。
二、模型实现
1. AutoEncoder
首先在MNIST数据集上，实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数据的对照。
先看代码：
import tensorflow as tf
import numpy
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