趋近智
自动编码器与特征学习入门
章节 1: 理解自动编码器
无监督学习简介
神经网络简介
核心思想：学习数据重建
编码器、瓶颈和解码器：主要组成部分
学习数据表示的用途
自动编码器类比
自编码器处理的初步问题
章节 2: 自动编码器的构成：编码器与解码器
编码器：数据压缩
输入层的结构
编码器隐藏层与数据压缩
瓶颈：紧凑表示
编码器中常用的激活函数
解码器：数据重建
解码器隐藏层与数据解压
输出层的结构
解码器中常用的激活函数
输入与输出的匹配
章节 3: 自动编码器如何学习
训练目标：减少重建误差
自编码器的损失函数 (MSE, BCE)
学习过程：优化基础
数据流：前向传播说明
从错误中学习：反向传播（宏观视角）
训练周期：迭代次数与批次
过拟合与欠拟合初识
构建自编码器的准备工作
章节 4: 自编码器与特征学习
数据集中特征的界定
比较人工与学习的特征方法
自编码器如何识别数据内在特征
瓶颈层作为特征提取器
使用自编码器降维
学习到的表示的简单可视化
有效数据表示的作用
章节 5: 构建一个基础自动编码器
深度学习的 Python 环境配置
PyTorch和Keras入门
加载并理解一个基础数据集
自动编码器的数据预处理
构建一个简单的自编码器模型
配置模型以进行训练
执行训练过程
评估重建质量
可视化重建输出：动手实践
检查编码数据：实践
解码器中常用的激活函数
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 涵盖深度学习的理论基础，包括激活函数和自编码器架构的详细解释。
- A Comprehensive Survey on Activation Functions in Deep Learning, J. D. Ramachandran, K. Chelliah, D. B. Vijendran, P. H. Reddy, B. Bharath, 2020 Applied Sciences, Vol. 10 (MDPI) DOI: 10.3390/app10217483 - 全面概述了深度学习中使用的各种激活函数，讨论了它们的特点和应用。
- Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders, Pascal Vincent, Hugo Larochelle, Yoshua Bengio, Pierre-Antoine Manzagol, 2008 Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ACM) DOI: 10.1145/1390156.1390294 - 一篇关于去噪自编码器的开创性论文，展示了解码器在数据重建中的作用，并影响输出层选择。
- Neural Networks Part 1: Setting up the Architecture, Justin Johnson, Andrej Karpathy, Fei-Fei Li, and course staff, 2023 (Stanford University) - 这份来自顶尖大学课程的资料提供了神经网络架构和常用激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU）特性的易懂概述。