如何使用Keras构建自编码器模型？

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简介：传统机器学习任务在极大程度上依赖于优秀的特征工程，但特征工程往往耗时费力。在视频、音频和视觉领域中提取有效特征变得更加困难，工程师必须对这些领域有非常深入的理解。

简介：

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）。