Autoencoder

释义 Definition

自编码器：一种神经网络模型，目标是把输入数据先“压缩”为较小的表示（编码），再尽量“还原”回原始输入（解码），常用于降维、特征学习、去噪与异常检测。（也有多种变体，如去噪自编码器、稀疏自编码器、变分自编码器等。）

例句 Examples

An autoencoder can compress images into a small vector.
自编码器可以把图像压缩成一个较小的向量表示。

By training an autoencoder on normal sensor readings, the system can flag anomalies when reconstruction error becomes unusually high.
将自编码器在正常传感器读数上训练后，当重建误差异常升高时，系统就能标记出异常情况。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌɔːtoʊɪnˈkoʊdər/

词源 Etymology

auto- 表示“自我、自动”，encoder 表示“编码器”。合起来字面意思是“自我编码/自我还原的编码器”，强调模型用自身学到的表示来重建输入数据。

相关词 Related Words

• Encoder
• Decoder
• Reconstruction
• Latent
• Embedding
• Dimensionality
• Denoising
• Regularization
• Anomaly

文学与著作 Literary & Notable Works

• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville：《Deep Learning》
• Christopher M. Bishop：《Pattern Recognition and Machine Learning》
• Pascal Vincent et al. (2010): “Stacked Denoising Autoencoders: Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion”
• Diederik P. Kingma & Max Welling (2013): “Auto-Encoding Variational Bayes”
• Geoffrey E. Hinton & Ruslan R. Salakhutdinov (2006): “Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”