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    学界 | 谷歌大脑提出对抗正则化方法,显著改善自编码器的泛化和表征学习能力

    无监督学习的目标之一是不依靠显式的标注得到数据集的内在结构。自编码器是一种用于达成该目标的常见结构,它学习如何将数据点映射到隐编码中——利用它以最小的信息损失来恢复数据。通常情况下,隐编码的维度小于数据的维度,这表明自编码器可以实施某种降维。对于某些特定的结构,隐编码可以揭示数据集产生差异的关键因素,这使得这些模型能够用于表征学习 [7,15]。过去,它们还被用于预训练其它网络:先在无标注的数据上训练它们,之后将它们叠加起来初始化深层网络 [1,41]。最近的研究表明,通过对隐藏空间施加先验能使自编码器用于概率建模或生成模型建模 [18,25,31]。

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