# 使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
自编码器是一种神经网络架构，通常与无监督学习，降维和数据压缩相关联。自编码器通过使用隐藏层中较少数量的神经元来学习产生与输入层相同的输出。这允许隐藏层以较少数量的参数学习输入的特征。使用较少数量的神经元来学习输入数据的特征的这个过程反过来减少了输入数据集的维度。
自编码器架构有两个阶段：编码器和解码器。在编码器阶段，模型学习表示具有较小维度的压缩向量的输入，并且在解码器阶段，模型学习将压缩向量表示为输出向量。损失计算为输出和输入之间的熵距离，因此通过最小化损失，我们学习将输入编码成能够产生输入的表示的参数，以及另一组学习参数。
在本章中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Keras 在以下主题中创建自编码器体系结构：
* 自编码器类型
* TensorFlow 和 Keras 中的栈式自编码器
* 在 TensorFlow 和 Keras 中对自编码器进行去噪
* TensorFlow 和 Keras 中的变分自编码器
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