自编码器及其应用综述

自编码器作为典型的深度无监督学习模型，能够从无标签样本中自动学习样本的有效抽象特征。近年来，自编码器受到广泛关注，已应用于目标识别、入侵检测、故障诊断等众多领域中。基于此，对自编码器的理论基础、改进技术、应用领域与研究方向进行了较全面的阐述与总结。首先，介绍了传统自编码器的网络结构与理论推导，分析了自编码器的算法流程，并与其他无监督学习算法进行了比较。然后，讨论了常用的自编码器改进算法，分析了其出发点、改进方式与优缺点。接着，介绍了自编码器在目标识别、入侵检测等具体领域的实际应用现状。最后，总结了现有自编码器及其改进算法存在的问题，并展望了自编码器的研究方向。

http://www.infocomm-journal.com/txxb/article/2021/1000-436x/1000-436x-42-9-00218.shtml