# 使用 TensorFlow 和 Keras 的自編碼器
自編碼器是一種神經網絡架構，通常與無監督學習，降維和數據壓縮相關聯。自編碼器通過使用隱藏層中較少數量的神經元來學習產生與輸入層相同的輸出。這允許隱藏層以較少數量的參數學習輸入的特征。使用較少數量的神經元來學習輸入數據的特征的這個過程反過來減少了輸入數據集的維度。
自編碼器架構有兩個階段：編碼器和解碼器。在編碼器階段，模型學習表示具有較小維度的壓縮向量的輸入，并且在解碼器階段，模型學習將壓縮向量表示為輸出向量。損失計算為輸出和輸入之間的熵距離，因此通過最小化損失，我們學習將輸入編碼成能夠產生輸入的表示的參數，以及另一組學習參數。
在本章中，您將學習如何使用 TensorFlow 和 Keras 在以下主題中創建自編碼器體系結構：
* 自編碼器類型
* TensorFlow 和 Keras 中的棧式自編碼器
* 在 TensorFlow 和 Keras 中對自編碼器進行去噪
* TensorFlow 和 Keras 中的變分自編碼器
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 總結
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安裝 TensorFlow 和 Keras 軟件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估計器 API
- R 中的 Keras API
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- 用tf.Assert()斷言條件
- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
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- 張量處理單元