tensorflow实现的自编码器，带有详细注释，使用MNIST作为数据集，安装好python及tensorflow即可运行

主要为大家详细介绍了TensorFlow实现AutoEncoder自编码器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。 二、模型实现 1. AutoEncoder 首先在MNIST数据集上，实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数