揭秘自编码器，一种捕捉数据最重要特征的神经网络（视频+代码）

YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦！今天要讲的是自编码器Autoencoder。

时长8分钟

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首先，自编码器是一个神经网络。

如果我们得到的数据是正确标注的，不论是图像或音频或文本，我们就很幸运了。深度学习在有标注数据集上非常有效。这是因为总有一个函数代表了变量之间的关系。

比如如果我们的输入数据是一堆数字，还有定义了输入数据是偶数或者奇数的标签，那么代表这两列数字关系的函数就很简单：如果输入数据能被2整除，则这个数是偶数，不然就是奇数。

所有数据类型（视频或文本）均可用数字表示。因此总是有一个函数能映射关系。只不过比我们刚刚讨论过的函数更复杂一点。

所以我们现在可以跟电脑说话，真是太不可思议了。

-OK Google, do you love me?

-Ha ha ha ha, No.

（文摘菌