稀疏自编码器python代码

稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）是一种无监督学习模型，主要用于特征学习和降维，同时鼓励生成的编码向量具有较高的稀疏性，即大部分神经元的激活为0。在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现。以下是一个简单的使用Keras（现在已被TensorFlow 2.x合并）实现稀疏自编码器的示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras import regularizers

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层，隐藏层使用稀疏正则化
model.add(Dense(200, input_dim=784, activation='sigmoid', 
                activity_regularizer=regularizers.l1(10)))

# 添加另一个隐藏层，同样使用稀疏正则化
model.add(Dense(100, activation='sigmoid', 
                activity_regularizer=regularizers.l1(10)))

# 输出层，连接到原始数据维度
model.add(Dense(784, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数

# 假设我们有一个训练集X_train
# 训练模型
model.fit(X_train, X_train, epochs=100, batch_size=256)

# 对新数据进行编码
encoded_data = model.predict(X_test)

这个例子中，我们创建了一个包含两层隐藏层的模型，每层都使用了L1正则化（导致稀疏性）并使用sigmoid激活函数。模型首先学习从输入到隐藏层的表示，然后从隐藏层到输出层的逆过程。