作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，其特点是将输入数据转换成与其类似的输出数据，从而提取出数据的特征。自编码器通常用于去除噪声、降维、特征提取等领域。由于自编码器在一定程度上可以帮助我们理解数据的内部结构，因此被广泛应用于图像处理、文本分析、生物信息学、医疗诊断等领域。本文以自编码器进行图像处理为例，通过阐述自编码器的工作原理以及利用自编码器的几种方式对图像进行压缩、提取特征并进行可视化等操作。
2.基本概念和术语说明
自编码器是一个无监督学习的模型，它由一个编码器和一个解码器组成，即先用某种方式将输入数据压缩成隐含变量（latent variables），然后再用另一种方式将这些隐含变量还原到原始输入数据的过程。该模型学习的目标就是让输出数据尽可能接近输入数据。它的基本原理如下图所示：
编码器负责将输入数据编码成隐含变量，解码器则负责将这些隐含变量解码成与其相似的数据。编码器和解码器通常都是神经网络，编码器将输入数据映射成一个低维度的隐含空间，从而能够保留原始数据中的重要信息；解码器则恢复出原始数据，但编码器和解码器之间存在着复杂的关系。具体来说，编码器需要学习到输入数据的编码模式，使得重建误差最小化；解码器则根据编码器提供的信息，重建出与原输入数据最为接近的新样本。
自动编码器是自编码器的一种类型，它没有手工设计的隐藏层或任何其他非线性结构。一般情况下，自动编码器的隐含空间有限，只能保存有限数量的输入信息。而且，编码器和解码器之间的连接方式往往是固定不变的，即不会随着时间、空间的变化而发生变化。
总结一下，自编码器是一种无监督学习模