自编码网络是一种无监督学的神经网络，其基本上目的是学数据中的潜在表示。

自编码网络的基本概念

自编码网络由编码器和优良码器组成。编码器负责将输入数据压缩成一个矮小维的潜在表示，解码器则负责将这玩意儿潜在表示恢复成原始数据。自编码网络在优良几个方面dou有应用：

• 特征提取自编码网络通过学去除噪声和不相关变量，从而提取数据的内在特征。
• 图像生成与原始数据差不许多的新鲜图像。
• 半监督学利用未标记数据来学特征表示，进而搞优良有监督学任务的泛化性Neng。

变分自编码网络

VAE是一种自编码网络，它和贝叶斯推理，是一种流行的无监督学方法。

自编码网络在不同领域的应用

• 长远尾关键词长远尾关键词通常具有geng有力的目的性，Neng够带来geng高大质量的客户转化。自编码网络Neng用于挖掘长远尾关键词，搞优良网站产品的搜索排名。
• 图像处理自编码网络Neng用于图像去噪、图像压缩、图像修优良等任务。
• 文本琢磨自编码网络Neng用于文本摘要、情感琢磨、主题建模等任务。

代码示例

文本中包含了两个自编码网络的代码示例：

1. 轻巧松自编码器 python import torch import torch.nn as nn

   class Autoencoder: def init: super.init self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear, nn.ReLU, ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear, nn.Sigmoid, )

   def forward:
       z = self.encoder
       y = self.decoder
       return y
   

2. class VAE: def init: super.init self.fc1 = nn.Linear self.fc21 = nn.Linear self.fc22 = nn.Linear self.fc3 = nn.Linear self.fc4 = nn.Linear

   def encode:
       hidden = nn.functional.relu)
       return self.fc21, self.fc22
   def reparameterize:
       std = torch.exp
       eps = torch.randn_like
       return mu + eps * std
   def decode:
       hidden = nn.functional.relu)
       return torch.sigmoid)
   def forward:
       mu, logvar = self.encode)
       z = self.reparameterize
       return self.decode, mu, logvar
   

这些个代码示例展示了怎么用PyTorch。