Encoder-Decoder和Auto-Encoder的简介

# 一、Encoder-Decoder

1.Encoder

Encoder也就是编码器，作用是将输入序列转化成一个固定维度的向量，这个向量就可以看成输入序列的语义，利用语义可以做一些下游的任务比如说特征提取等。

简单来说就是机器理解数据的过程，这个过程将现实问题转化成数学问题，如下图所示：

2.Decoder

Decoder也就是解码器，负责根据Encoder部分输出的语义向量来做解码工作。以图像生成为例，Decoder相当于一个Generator（VAE），其要做的就是根据特征信息来生成图片。

简单来说，Decode的过程就是将数学问题转换为现实世界的过程，如下图所示：

Encoder-Decoder是一个模型通用的框架，是一类算法统称，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。其具体架构可以如下所示：

3.Encoder-Decoder

几点说明

• 不论输入和输出的长度是什么，中间的“向量c”长度都是固定的（这是它的缺陷所在）。
• 根据不同的任务可以选择不同的编码器和解码器（例如，CNN、RNN、LSTM、GRU等）
• Encoder-Decoder的一个显著特征就是：它是一个End-To-End的学习算法，End-To-End译为端到端的学习，就是把特征提取的任务也交给模型去做，直接输入原始数据或者经过些微预处理的数据，让模型自己进行特征提取。
• 只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。

存在的问题

通过Encoder-Decoder的架构图可以发现，Encoder和Decoder之间共享向量$c$，而且向量$c$的长度是固定的。以图像生成为例，Encoder将输入图像$X$（RGB）经过Encoder进行特征提取后压缩成向量$c$，由于向量$c$只包含了输入图像$X$的主要特征信息，所以这一个Encoder这一过程便导致了信息丢失。你可能会问，为什么不扩充向量$c$的维度以保存更多输入图像的信息呢？这是因为Encoder的过程就是为了减少计算量，如果扩充了向量$c$的维度岂不是违背了Encoder的原意了？也就是说，Encoder的过程存在两个弊端：一是语义向量$c$无法完全表示整个序列的信息，二是先输入的内容携带的信息会被后输入的信息稀释（这一点在文本生成中比较明显）。

就拿Encoder-Decoder的一个应用方向信息压缩为例，通过Encoder的降维功能可以实现数据的压缩（但这是一种失真的压缩技术，会丢失一些信息），如下图所示：

Auto-Encoder

简介

Auto-Encoder，称自编码器，是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的结构图可以如下所示;

记$X$为整个数据集的集合，$x_i$是数据集中的一个样本。

自编码器包含一个编码器$z=g(X)$，称$z$为编码，并且往往$z$的维度远小于输入$X$的维度。此外还包含一个解码器$\tilde{X}=f(z)$,这个解码器从编码$z$中还原输入$X$的信息。

我们自然希望$\tilde{X}$与$X$尽可能地接近，因此我们可以定义自编码器的损失函数为$?=\Vert \begin{array}{c}X?\tilde{X}\end{array}\Vert$，于是模型训练结束后，我们便可以认为$z$蕴含了输入$X$的大部分信息，则能够表达原始数据以实现数据降维的目的。

为此，我们可以将自编码器简记为：
$X\in {\mathbb{R}}^{C\times H\times W}?z=g(X)\in {\mathbb{R}}^d?\tilde{X}=f(z)\in {\mathbb{R}}^{C\times H\times W}$其中$C$表示通道数（彩色图片为RGB三通道），$H,W$分别表示图片数据的高和宽。

借用李宏毅老师课程的图片，Auto-Encoder的结构如图所示：

Auto-Encoder代码实现（以 MNIST手写数据集为例）

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
from torch import nn, optim

# 定义AE类
class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()

        # encoder [b,784] => [b,64] # 784就指的是数据集的个数，有10个特征
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
        )

        # decoder [b,64] => [b,784]
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 784),
            nn.Sigmoid(),
        )

    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        # 拉成向量
        x = x.view(batch_size, 784)
        # 编码
        x = self.encoder(x)
        # 解码
        x = self.decoder(x)
        # 变成四维张量，（batch_size, channel, height, width）
        x = x.view(batch_size, 1, 28, 28)
        # 返回
        return x


def main():
    # 构建训练集
    mnist_train = datasets.MNIST('mnist', train=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]),
                                 download=True)
    mnist_train = DataLoader(mnist_train, batch_size=64, shuffle=True)

    # 构建测试集
    mnist_test = datasets.MNIST('mnist', train=False, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]),
                                download=True)
    mnist_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=64, shuffle=False)

	# 打印测试集的个数
    print(len(mnist_train))

	# 有GPU则使用GPU进行训练
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

	# 初始化模型
    model = AutoEncoder().to(device)

	# 优化器
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
	
	# 损失函数，L2平方损失函数
    criterion = nn.MSELoss()

    # 迭代训练
    for epoch in range(1001):
        for batch_idx, (x, _) in enumerate(mnist_train):
            # [b,1,28,28]
            x = x.to(device) # 放到device上训练
            # forward
            x_hat = model(x) # X'
            loss = criterion(x_hat, x) # 计算X'和X的距离（L2范数）
            optimizer.zero_grad() # 梯度清零
            loss.backward() # 反向传播
            optimizer.step() # 更新参数
        if epoch % 20 == 0:
            print("loss:", loss.item())


if __name__ == '__main__':
    main()

除此之外，还有一种DAE（Denoising Auto-Encoder），仍然是借用李宏毅老师的ppt，其架构图如下：

在此就不再多言DAE啦，以上便是Encoder-Decoder的一个简单介绍，下次得看看VAE啦。