自編碼器----Autoencoder
一、自編碼器：降維【無監督學習】
PCA簡介：【線性】原矩陣乘以過渡矩陣W得到新的矩陣，原矩陣和新矩陣是同樣的東西，只是通過W換基。
自編碼：
自編碼和PCA的區別：
由於神經網絡能夠學習非線性關系，因此可以認為這是PCA更有力（非線性）的泛化。而PCA試圖發現描述原始數據的低維超平面，自編碼器則能夠學習非線性流形（流形為連續的非交叉的曲面）。這兩種方法之間的區別如下圖所示。
自編碼還原的結果比PCA清晰。
而兩者的重點是要拿到比較好的30維code。
二、降噪自編碼【加噪聲】
三、CNN、DNN、RBM、DBN來實現自編碼：
自編碼器----Autoencoder
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