把输入压缩后再重建的神经网络。
自编码器像考前偷偷抄小抄：整本书塞成几行关键词，真到上场时，再靠这点线索尽量把原话倒出来。
常用来做压缩、降噪和学特征，也是生成模型常见底座。
Representation Learning
它通过压缩再重建，学习数据里的关键表示。
Unsupervised Learning
它常在无标签数据上训练，用来发现隐藏结构。
Variational Autoencoder
VAE 在自编码器基础上，加入了概率建模。
Embedding
它的中间层输出，常可作为紧凑向量表示。