前言
今天簡單來介紹一個東西，它是我在查詢若想要深入學習 TensorFlow ，還需要什麼基本概念中的一個。

基本介紹
自編碼器（autoencoder）也稱自動編碼器，是一種人工神經網絡，主要用於學習無標籤數據的有效編碼，適合用於降維、特徵學習和數據去噪等，是一種無監督學習。

這是自編碼器的圖，可以看到它輸入進來，經過編碼器對輸入的資料做壓縮，再經過解碼器重建原始輸入後，輸出結果。

主要組成
上面有提到它輸入到輸出主要經過兩個東西，它主要就是由這兩個部分組成，
1.編碼器（Encoder）：這部分將輸入數據壓縮為較低維度的表示，通常稱為潛在空間，目的是捕捉數據的基本特徵，同時捨棄噪聲和無關的資訊。
2.解碼器（Decoder）：這部分從潛在表示中重建原始輸入，其目標是最小化原始輸入和重建輸出之間的差異，通常使用均方誤差等損失函數。

主要概念
訓練的部分，自編碼器在沒有標籤輸出的數據集上進行訓練，模型學會將輸入編碼為緊湊的形式，然後解碼回去，調整其參數以最小化重建誤差。
應用則是:

• 降維：自編碼器可以作為主成分分析等技術的替代方案。
• 去噪：可以通過訓練在帶有噪聲的輸入上，學會重建乾淨版本來去除數據中的噪聲。
• 異常檢測：通過在正常數據上訓練，自編碼器可以基於高重建誤差來識別異常。

最後要介紹一下自編碼器的幾種變體，每種都有特定的應用和優勢，以下是四種主要類型的自編碼器：

1.基本自編碼器（Basic AutoEncoder 簡稱 AE）：
這是最基本的自編碼器結構，包含編碼器和解碼器兩部分，它主要目的是將輸入數據壓縮為較低維度的潛在表示，再重建回原始數據，訓練過程中通過最小化重建誤差來調整參數。

2.去噪自編碼器（Denoising AutoEncoder 簡稱 DAE）：
這個變體的目的是從帶有噪聲的輸入中重建乾淨的數據，訓練時會將輸入數據隨機損壞，例如隨機屏蔽一些數據，模型則學習如何從這些損壞的數據中重建原始數據，這種方式有助於提高模型的穩健性。

3.變分自編碼器（Variational AutoEncoder 簡稱 VAE）：
VAE結合自編碼器和概率模型，學習潛在空間的分佈而非單一的潛在表示，它通過強制編碼器的輸出遵循某種已知分佈，讓它在生成新數據時更靈活，適合用在生成模型和數據合成。

4.稀疏自編碼器（Sparse AutoEncoder 簡稱 SAE）：
這個自編碼器的特點是鼓勵潛在表示的稀疏性，通常用額外的稀疏性正則化項，這表示在任何給定時間點，只有少數幾個神經元會被激活，這有助於模型學習更具辨識性的特徵，適合用在特徵學習和分類任務。