什么是自编码器？对机器学习有什么影响？

机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制;第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。

自编码器(autoencoder,AE)是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)，其功能是通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征学习(representation learning)。

自编码器包含编码器(encoder)和解码器(decoder)两部分。按学习范式，自编码器可以被分为收缩自编码器(contractive autoencoder)、正则自编码器(regularized autoencoder)和变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)，其中前两者是判别模型、后者是生成模型。按构筑类型，自编码器可以是前馈结构或递归结构的神经网络。

自编码器具有一般意义上表征学习算法的功能，被应用于降维(dimensionality reduction)和异常值检测(anomaly detection)。包含卷积层构筑的自编码器可被应用于计算机视觉问题，包括图像降噪(image denoising)[3]、神经风格迁移(neural style transfer)等。

自编码器在其研究早期是为解决表征学习中的“编码器问题(encoder problem)”，即基于神经网络的降维问题而提出的联结主义模型的学习算法。1985年，David H.Ackley、Geoffrey E.Hinton和Terrence J.Sejnowski在玻尔兹曼机上对自编码器算法进行了首次尝试，并通过模型权重对其表征学习能力进行了讨论。在1986年反向传播算法(Back-Propagation,BP)被正式提出后，自编码器算法作为BP的实现之一，即“自监督的反向传播(Self-supervised BP)”得到了研究，并在1987年被Jeffrey L.Elman和David Zipser用于语音数据的表征学习试验。自编码器作为一类神经网络结构(包含编码器和解码器两部分)的正式提出，来自1987年Yann LeCun发表的研究[5]。LeCun(1987)使用多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)构建了包含编码器和解码器的神经网络，并将其用于数据降噪。此外，在同一时期，Bourlard and Kamp(1988)使用MLP自编码器对数据降维进行的研究也得到了关注。1994年，Hinton和Richard S.Zemel通过提出“最小描述长度原理(Minimum Description Length principle,MDL)”构建了第一个基于自编码器的生成模型。

AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习，就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及当时Hinton推崇的RBM。后来到了2000年以后还坚持在做的只剩下Hinton的RBM了。从2000年以后，随着神经网络的快速兴起，AutoEncoder也得到快速发展，基本上有几条线：稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷积AutoEncoder、变分AutoEncoder。最新的进展是结合对抗思想的对抗AutoEncoder。

稀疏AutoEncoder在学习输入样本表示的时候可以学习到相对比较稀疏的表示结果，这在Overcomplete AutoEncoder(就是学习得到高维表示)方法中尤为重要。代表性人物包括斯坦福大学的Andrew Ng和蒙特利尔的Yoshua Bengio教授。具体方法就是在原来的损失函数中加一个控制稀疏化的正则化项，通过控制优化过程来实现。

Denoising AutoEncoder的核心思想就是提高Encoder的鲁棒性，本质上就是避免可能的overfitting。一个办法是在输入中加入随机噪音(比如随机置0一些输入，或者随机把部分输入变为marked)，这些思想后来在BERT等模型中也有广泛使用;另一个办法就是结合正则化的思想，比如在目标函数中加上eEncoder的Jacobian范数。Jacobian范数可以让学习到的特征表示更具有差异性。

著名研究者Jurgen Schmidhuber提出了基于卷积网络的AutoEncoder以及后来的LSTM AutoEncoder。Max Welling基于变分思想提出变分AutoEncoder方法VAE，这也是一个里程碑式的研究成果。后面很多研究者在这个工作上进行了扩展，包括info-VAE、beta-VAE和factorVAE等。最近还有人借鉴Ian Goodfellow等人提出的对抗建模思想提出Adversarial AutoEncoder，也取得了很好的效果。这和之前的噪音容忍的AE学习也有一定呼应。除了上面的思想，就是可以把上面的各种方法stacking起来。