稀疏自编码器及其实现——如何搞基

自编码器是什么？

自编码器本身就是一种BP神经网络。它是一种无监督学习算法。

我们都知道神经网络可以从任意精度逼近任意函数，这里我们让神经网络目标值等于输出值x，也就是模拟一个恒等函数：

太无聊了，是吗？输入等于输出，这网络有什么意义？但是，当我们把自编码神经网络加入某些限制，事情就发生了变化。如图1所示，这就是一个基本的自编码神经网络，可以看到隐含层节点数量要少于输入层节点数量。

图1

举个例子，如果我们输入一张10*10的图像，这样就有100个像素，所以输入层和输出层的节点数量就是100。而我们取隐藏层节点数量为25。注意，这样就会迫使隐藏层节点学习得到输入数据的压缩表示方法，逼得隐藏层要用25维数据重构出100维的数据。这样也就完成了学习过程。

这和我们学习的过程很像，假设一共有100个考点，但是只允许你用25个知识点概括所有这些考点，这就是学习的过程。

稀疏自编码器又是什么？

更一般的，如果隐藏层节点数量很大，甚至比输入层节点数量还要多时，我们仍然可以使用自编码算法，但是这时需要加入稀疏性限制。这就是稀疏自编码器。

什么是稀疏性限制？

简单说就是要保证隐藏神经元在大多数情况下是被抑制的状态。具体表现就是sigmoid函数的输出大多数状态是0，tanh函数的输出大多数状态是-1。这样有什么好处？这样能够迫使隐藏神经元发挥最大的潜力，在很不利的条件下学习到真正的特征。