自编码器模型详解与实现（采用tensorflow2.x实现）

使用自编码器学习潜变量
- 编码器
- 解码器
- 构建自编码器
- 从潜变量生成图像
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使用自编码器学习潜变量

由于高维输入空间中有很多冗余，可以压缩成一些低维变量，自编码器于1980年代Geoffrey Hinton等人首次推出。在传统的机器学习技术中用于减少输入维度的技术，包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。
但是，在图像生成中，我们还将希望将低维空间还原为高维空间。可以将其视为图像压缩，其中将原始图像压缩为JPEG之类的文件格式，该文件格式较小且易于存储和传输。然后，计算机可以将JPEG恢复为原始像素。换句话说，原始像素被压缩为低维JPEG格式，并恢复为高维原始像素以进行显示。
自编码器是一种无监督的机器学习技术，不需要训练标签就可以对模型进行训练。但是，由于我们确实需要使用图像本身作为标签，因此有人将其称为自监督机器学习（auto在拉丁语中是self）。
自编码器的基本构建块是编码器和解码器。编码器负责将高维输入减少为一些低维潜（隐）变量。解码器是将隐变量转换回高维空间的模块。编码器-解码器体系结构还用于其他机器学习任务中&#x

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