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传统机器学习任务任务很大程度上依赖于好的特征工程，但是特征工程往往耗时耗力，在视频、语音和视频中提取到有效特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且需要使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。
深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习过程，模仿人脑对特征逐层抽象的过程。这其中两点很重要：一是无监督学习；二是逐层训练。例如在图像识别问题中，假定我们有许多汽车图片，要如何利用计算机进行识别任务呢？如果从像素级开始进行训练分类器，那么绝大多数算法很难工作。如果我们提取高阶特征，比如汽车的车轮、汽车的车窗、车身等。那么就可以使用这些高阶特征非常准确的对图像进行分类。不过高阶特征都是由底层特征组成，这便是深度学习训练过程中所做的特征学习。
早年有学者发现，可以使用少量的基本特征进行组合拼装得到更高层抽象的特征，这其实就是我们常说的特征的稀疏表达。对图像任务来说，一张原始图片可以由较少的图片碎片组合得到。对语音识别任务来讲，绝大多数的声音也可以由一些基本的结构线性组合得到。对人脸识别任务来说，根据不同的器官，如：鼻子、嘴、眉毛、眼睛瞪，这些器官可以向上拼出不同样式的人脸，最后模型通过在图片中匹配这些不同样式的人脸来进行识别。在深度神经网络中，对每一层神经网络来说前一层的输出都是未加工的像素，而这一层则是对像素进行加工组织成更高阶的特征的过程（即前面提到过的图片碎片进行线性组合加工的过程）。
根据上述基本概念的描述，特征是可以不断抽象转为高一层特征的，那我们如何找到这些基本结构，然后如何抽象？这里引出无监督的自编码器来提取特征。自编码器–顾名思义，可以使用自身高阶特征编码自己。它的输入和输出是一致的。因此，它的基本思想是使用稀疏一些高阶特征重新组合来重构自己。自编码器的刚开始提出是Hinton在Science上发表文章，用来解决数据降维问题。此外，Hinton还提出了基于深度信念网络的无监督逐层训练的贪心算法，为训练很深的网络提供了一个可行的方案。深度信念网络的提出是使用逐层训练的方式提取特征，使得在有监督学习任务之前，使得网络权重初始化到一个比较好的位置。其思想与自编码器的非常相似。在此基础上，国内外学者又提出了自编码器的各种版本，如：稀疏自编码器、去噪自编码器等。
本文使用Keras深度学习开发库，在MNIST数据集上实现了简单自编码器、深度稀疏自编码器和卷积自编码器。
自编码器用途：
目前自编码器的应用主要有两个方面，第一是数据去噪，第二是为进行可视化而降维。配合适当的维度和稀疏约束，自编码器可以学习到比PCA等技术更有意思的数据投影。此外，在数据共有特征建模方面，也有叫广泛的应用。
1、简单自编码器
简单自编码器
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)
encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(inputs=input_img, outputs=decoded)
encoder = Model(inputs=input_img, outputs=encoded)
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
decoder = Model(inputs=encoded_input, outputs=decoder_layer(encoded_input))
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256,
shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))
encoded_imgs = encoder.predict(x_test)
decoded_imgs = decoder.predict(encoded_imgs)
n = 10 # how many digits we will display
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
转载请注明原文链接：Keras搭建自编码器操作
