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时，ReLU是个很好的选择。如果输入x_i可以假设负值，那么ReLU当然是一个糟糕的选择，而且恒等函数是一个更好的选择。Sigmoid函数σ可以假定所有值的范围在]0,1[。作为余数，它的公式是只有当输入的观测值x_i都在]0,1[范围内，或者将它们归一化到这个范围内，才能使用这个***函数。在这种情况下，对于输出层的***函数来说，Sigmoid函数是一个不错的选择。损失函数与任何神经网络模型一样，这里需要一个损失函数来**小化。这个损失函数应该测量输入x_i和输出xi之间的差异有多大：其中，FFA、g和f是由全连接层获得的函数。自编码器***使用两种损失函数：均方差和二进制交叉熵。它们只有在满足特定需求时才能使用。由于自编码器试图解决回归问题，**常用的损失函数是均方差（MSE）：如果FFA输出层的***函数是一个sigmoid函数，即将神经元输出限制在0到1之间，并且输入特征被标准化为0到1之间，我们以使用LCE表示的二元交叉熵作为损失函数。重构误差重构误差(RE)是一个度量，它指示了自编码器能够重建输入观测值x_i的好坏。**典型的RE应用是MSE这很容易计算出来。在使用自编码器进行异常检测时，常常用到RE。对于重建误差有一个简单的直观解释。当RE值较大时昆山亨士乐编码器有推荐的吗？安装亨士乐编码器设备
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神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值x_i，都将有一个标签或期望值y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由i=1，...，M的M观测数据组成的训练数据集S_T。在这一数据集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值x_i。为什么要学习重建输入观测值？如果你很难想象这意味着什么，想象一下由图片组成的数据集。自编码器是一个让输出图像尽可能类似输入之一的算法。也许你会感到困惑，似乎没有理由这样做。为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。图1：自动编码器的一般架构。为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图1所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。图1：自动编码器的一般架构。一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时，它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示(图1中编码器部分的输出)。质量亨士乐编码器图片
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