无监督神经网络原理与实现

无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。

网络结构

无监督学习中的一个常见结构是自编码器（Autoencoder）。自编码器旨在通过一种无监督的方式学习数据的有效表示（即编码）。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成一个低维表示，而解码器则将这个低维表示重构回原始数据的高维形式。

以下是一个自编码器的基本结构示意图的文本描述：

输入层 (Input Layer)                 隐藏层 (Hidden Layer)                 输出层 (Output Layer)
+------------+                         +------------------+                  +------------+
| 输入向量   | -                      | 编码器           | -                | 解码器     |
| (Input)    |   \                    | (Encoder)        |   \              | (Decoder)  |
+------------+    \                   +------------------+    \             +------------+
|            |     >- - - - - - - - - | 压缩表示         |     >- - - - - - | 重构向量   |
|            |    /                   | (Encoded         |    /             | (Reconstructed
+------------+   /                    | Representation)  |   /              | Input)     |
|            | -                      +------------------+ -                +------------+
|            |                                                  |
+------------+                                                  |
| 输入向量   | - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -|
| (Input)    |
+------------+

在这个示意图中：

• 输入层 (Input Layer): 这是自编码器的第一层，接收原始输入数据。

• 编码器 (Encoder): 输入数据通过编码器进行转换，编码器通常由多个层组成，每一层都会逐步减少数据的维度，直到达到一个中间的压缩表示（编码）。

• 隐藏层 (Hidden Layer): 这一层是编码器和解码器之间的界面，它代表数据的压缩表示，也被称为编码（Encoded Representation）。

• 解码器 (Decoder): 解码器的任务是从压缩表示中重构出输入数据。解码器的结构通常是编码器的镜像，它逐步增加数据的维度，直到输出层。

• 输出层 (Output Layer): 输出层的输出是重构的输入数据。理想情况下，这个重构的输入应该非常接近原始输入数据。

自编码器的训练过程中不需要标签数据，它通过最小化输入和重构输出之间的差异（例如，使用均方误差作为损失函数）来调整网络权重。自编码器可以用于降维、特征学习、去噪等任务。

训练目标

与有监督学习不同，无监督学习没有标签信息，它的训练目标通常是重构输入或生成新样本。例如自编码器的训练目标是将输入重构还原。

Python实现

下面使用Keras实现一个基于MNIST手写数字数据集的自编码器：

from tensorflow.keras import layers, models 

encoder = models.Sequential()
encoder.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(28,28)))
#编码器

decoder = models.Sequential() 
decoder.add(layers.Dense(28*28, activation='sigmoid'))
#解码器

autoencoder = models.Sequential()
autoencoder.add(encoder)
autoencoder.add(decoder)

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

autoencoder.fit(x_train, x_train, 
                epochs=50,
                batch_size=128,
                shuffle=True)

(参考文献2) 、(参考文献3)

以上给出了无监督神经网络的原理、结构以及使用Keras实现一个自编码器的python代码示例。