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
学习过程：优化基础
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 全面介绍了优化算法，包括梯度下降、学习率和高级优化器，是神经网络训练的基础。
- Adam: A Method for Stochastic Optimization, Diederik P. Kingma and Jimmy Ba, 2015 3rd International Conference for Learning Representations DOI: 10.48550/arXiv.1412.6980 - 介绍了Adam优化器，这是一种广泛使用的自适应学习率优化算法，在正文中被提及为训练神经网络的优秀默认选择。
- CS231n: Deep Learning for Computer Vision Course Notes, Fei-Fei Li, Yunzhu Li, Ruohan Gao, 2023 (Stanford University) - 提供了优化算法（包括梯度下降、学习率和各种优化器）的详细解释，涵盖了神经网络训练的背景和实际示例。