基于自编码器语义哈希的大规模文本预处理
macbert 文本纠错模型介绍-概述说明以及解释
macbert 文本纠错模型介绍-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述MacBERT（Macau Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种新兴的文本纠错模型，它基于Transformer架构，旨在自动纠正文本中的错误。
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理领域的文本纠错一直是一个重要的研究方向。
MacBERT模型的出现，为我们提供了一种新的解决方案。
在过去的几年里，自然语言处理领域取得了巨大的突破，特别是在文本生成和理解方面的研究。
然而，由于人类语言的复杂性和多样性，文本中可能会存在各种语法错误、拼写错误以及其他文本不一致性问题。
这些错误不仅会导致语义歧义，还会降低读者对文本内容的理解和信任度。
因此，开发一种高效准确的文本纠错模型对于提升文本质量和增强交流效果非常重要。
MacBERT模型的核心思想是利用Transformer架构中的双向编码器来捕捉上下文信息，并通过训练模型来学习单词的表示。
通过引入预训练和微调的方式，MacBERT模型可以适应不同领域和语言的需求。
相比其他传统的文本纠错方法，MacBERT模型具有更高的准确性和泛化能力。
本篇文章将对MacBERT模型的背景和原理进行详细介绍，探讨其在文本纠错领域的应用场景，并对其特点和优势进行分析。
最后，我们将总结MacBERT模型的重要性和价值，并展望其未来的发展前景。
通过对MacBERT模型的深入了解，我们可以更好地应用它来提高文本纠错的效果，推动自然语言处理技术的发展。
文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分，下面对每个部分的内容进行简要介绍：引言部分（Section 1）：引言部分首先对本文的主题进行概述，即介绍MacBERT文本纠错模型的背景和意义。
然后，对整篇文章的结构进行说明，以便读者可以更好地理解文章的脉络。
如何利用自然语言处理进行文本纠错
如何利用自然语言处理进行文本纠错自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及人类语言和计算机之间交互的学科。
在当今信息爆炸的时代，大量的文本信息被产生和传播，但是其中很多文本存在着错误。
因此，如何利用自然语言处理技术进行文本纠错成为了一个重要的课题。
一、文本纠错的重要性文本纠错是指对文本中存在的错误进行修正和改正的过程。
随着人们对文本信息的依赖程度越来越高，错误的文本会给人们带来很多不便和困扰。
比如，在学术论文、商务邮件等正式场合中，错误的拼写、语法和语义会降低文本的可读性和可信度，甚至会导致误解和误导。
因此，利用自然语言处理技术进行文本纠错具有重要的实际意义。
二、常见的文本错误类型在进行文本纠错之前，我们需要了解一些常见的文本错误类型。
首先是拼写错误，即单词的拼写不正确。
其次是语法错误，即句子的语法结构不符合语法规则。
第三是语义错误，即句子的意思不符合实际情况。
最后是标点符号错误，即标点符号的使用不当。
这些错误类型是文本纠错的主要对象。
三、基于规则的文本纠错方法基于规则的文本纠错方法是最早被提出的一种文本纠错方法。
它通过定义一系列的规则来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
比如，可以定义一些拼写规则来纠正拼写错误，可以定义一些语法规则来纠正语法错误。
这种方法的优点是简单直观，但是需要人工定义大量的规则，并且对于复杂的错误难以处理。
四、基于统计的文本纠错方法基于统计的文本纠错方法是一种基于大规模语料库的方法。
它通过统计词语和句子的频率来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
比如，可以通过统计某个词语在语料库中出现的频率来判断该词语是否拼写错误。
这种方法的优点是可以处理复杂的错误，并且可以自动学习纠错规则，但是需要大量的语料库和计算资源。
五、基于深度学习的文本纠错方法基于深度学习的文本纠错方法是近年来兴起的一种方法。
它通过构建神经网络模型来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
c 语言自然语言处理
c 语言自然语言处理C语言自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。
C语言作为一种通用的编程语言，在自然语言处理领域也发挥着重要的作用。
1. 了解自然语言处理自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科，涉及语音识别、语义理解、文本分类、机器翻译等多个方面。
C语言可以用于实现这些功能，通过编写相应的算法和程序，实现文本的分析、处理和生成。
2. 文本预处理在自然语言处理中，文本预处理是一个重要的步骤，用于清洗和规范原始文本数据。
C语言可以用于实现文本的分词、去除停用词、词干提取等操作。
通过使用C语言的字符串处理函数和正则表达式，可以高效地对文本进行预处理，为后续的处理步骤提供良好的数据基础。
3. 词频统计词频统计是自然语言处理中常见的一个任务，用于统计文本中各个词语的出现频率。
C语言可以通过哈希表等数据结构来实现词频统计，通过遍历文本中的单词，并将其插入到哈希表中，可以快速统计单词的出现次数。
4. 文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，用于将文本划分到不同的类别中。
C语言可以使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等来实现文本分类。
通过提取文本特征，并训练分类器模型，可以实现对文本的自动分类。
5. 机器翻译机器翻译是自然语言处理中的一个热门研究方向，旨在实现不同语言之间的自动翻译。
C语言可以用于实现机器翻译的算法和模型。
通过构建语言模型、翻译模型和解码器等组件，可以将源语言文本转换为目标语言的文本。
6. 情感分析情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，用于判断文本中所表达的情感倾向。
C语言可以通过构建情感词典和使用机器学习算法来实现情感分析。
通过对文本进行情感词的匹配和情感极性的计算，可以判断文本的情感倾向。
7. 文本生成文本生成是自然语言处理中的一个挑战性任务，旨在通过计算机生成具有语义和语法正确性的文本。
自然语言处理的基本原理
自然语言处理的基本原理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、语言学和人工智能等。
本文将介绍自然语言处理的基本原理，包括文本预处理、分词、词性标注和句法分析等。
一、文本预处理在进行自然语言处理之前，首先需要对文本进行预处理。
文本预处理指的是对原始文本进行清洗、规范化和标准化，以便后续的处理和分析。
常见的文本预处理步骤包括去除标点符号、停用词和数字，转换为小写字母形式，去除多余的空格和特殊字符等。
二、分词分词是自然语言处理中的重要步骤，将一段连续的文本切分成独立的词语。
分词的结果可以作为后续处理的基础，如词频统计、语义分析等。
中文分词是一个相对复杂的任务，需要根据上下文来确定词语边界。
常见的分词算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
三、词性标注词性标注是将分词结果中的每个词语赋予一个预定义的词性标签，用于表示该词语在句子中的词性属性。
词性标注可以为后续的语义分析、句法分析和机器翻译等任务提供基础信息。
常见的词性标注方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
四、句法分析句法分析是自然语言处理中的一项重要任务，旨在分析句子的结构和语法关系。
句法分析可以帮助我们理解句子的语义，并从中提取出关键信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于依存关系的方法。
依存关系分析是一种常用的句法分析方法，它将句子中的词语之间的关系表示为一棵依存树。
五、语义分析语义分析是对文本进行深层次的语义理解和推理，目的是获取句子的语义信息。
常见的语义分析任务包括语义角色标注、实体识别和情感分析等。
语义角色标注是为句子中的谓词和论元赋予语义角色标签，表示它们在句子中的语义角色。
实体识别是从文本中识别出具有特定语义类别的实体，如人名、地名和组织机构名等。
bert-base-chinese 原理
bert-base-chinese 原理BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破。
BERT首次引入了Transformer结构，并且在训练过程中使用了双向上下文来提高模型的语义理解能力。
本文将详细介绍BERT的原理和相关参考内容。
BERT的核心思想是基于Transformer模型，它包含了多层的自注意力机制。
首先，BERT利用任务无关的大规模语料进行无监督预训练，通过“遮掩语言模型”（Masked Language Model，MLM）和“下一句预测”（Next Sentence Prediction，NSP）来学习句子的语义表示。
MLM的任务是在输入的句子中随机遮掩部分词语，然后根据上下文来预测被遮掩的词语；NSP的任务是判断两个句子是否连续。
预训练过程使得BERT能够学习到句子层面和词语层面的上下文信息。
与传统的模型相比，BERT最大的突破之一是引入了双向上下文。
传统的NLP模型只利用了上下文的一部分信息，而BERT通过Transformer的自注意力机制，能够同时融合句子中所有位置的信息。
这使得BERT能够更好地理解句子中词语之间的依赖关系，提高模型的表达能力。
除了基本的BERT模型，还有一些基于BERT的变种模型，如RoBERTa、ALBERT等。
这些模型在BERT的基础上进行了一些改进，进一步提高了模型的性能和效果。
RoBERTa是对BERT预训练过程的一些改进。
RoBERTa通过增加更多的训练数据、训练时间和计算资源，使得模型能够更好地学习句子的语义表示。
此外，RoBERTa还对训练过程进行了优化，例如移除了NSP任务，将MLM任务中遮掩的词语恢复为原始的句子，以减少信息缺失。
ALBERT是对模型结构的改进，通过共享Transformer层的参数，减少了模型的参数量，提高了训练和推断的效率。
文本编码器原理
文本编码器原理详解文本编码器（Text Encoder）是自然语言处理（NLP）中的关键技术之一，它负责将文本信息转换为计算机可以理解和处理的向量表示。
在本文中，我们将详细解释文本编码器的基本原理，并探讨其在NLP任务中的应用。
1. 文本编码器的作用在NLP任务中，文本数据通常以字符或单词序列的形式存在。
然而，计算机无法直接理解字符或单词，因此需要将其转换为数值表示。
这就是文本编码器发挥作用的地方。
文本编码器将输入的文本序列转换为一个固定维度的向量表示。
这种向量表示能够捕捉到输入文本的语义和语法特征，从而使得后续的机器学习模型能够对其进行处理和分析。
2. 基于预训练模型的文本编码器近年来，基于预训练模型（Pre-trained Model）的文本编码器取得了显著的突破。
这些模型通常使用大规模无标注数据进行预训练，并通过迁移学习将所学到的知识应用于特定任务中。
2.1 Word2VecWord2Vec是一种经典的词向量模型，它通过训练一个浅层神经网络来学习单词的分布式表示。
Word2Vec模型有两种训练方式：Skip-gram和CBOW。
Skip-gram模型通过预测上下文来学习单词的向量表示，而CBOW模型则通过预测目标单词来学习。
2.2 GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种基于全局统计信息的词向量模型。
GloVe模型使用全局共现矩阵来捕捉单词之间的关联性，并通过求解线性方程组得到最终的词向量表示。
2.3 BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。
BERT模型通过联合训练两个任务：掩码语言建模和下一句预测。
其中，掩码语言建模任务要求将输入序列中的某些单词进行掩码，然后根据上下文进行预测；下一句预测任务要求判断两个句子是否为连续语义。
bert-base-chinese 使用案例
bert-base-chinese 使用案例随着自然语言处理技术的不断发展，深度学习模型成为了处理自然语言任务的重要工具。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种基于变压器的预训练模型，具有在各种自然语言处理任务上取得卓越性能的能力。
本文将介绍几个bert-base-chinese的使用案例，展示该模型在不同领域任务中的应用。
一、文本分类任务文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，常见于新闻分类、情感分析等场景。
bert-base-chinese作为一种预训练模型，可以用于文本分类任务。
首先，我们需要将待分类的文本经过分词处理，然后输入到bert-base-chinese模型中。
模型将生成词向量表示，并通过多层感知机进行分类。
通过训练模型，可以获得一个高性能的文本分类器，对输入文本进行准确分类。
二、命名实体识别任务命名实体识别是信息抽取和自然语言处理领域的重要任务，其目标是从文本中识别并分类出实体的各个部分。
bert-base-chinese可以应用于命名实体识别任务并取得很好的效果。
首先，我们需要将待处理的文本进行分词，并使用标签对实体进行标注。
然后，将经过标注的文本输入到bert-base-chinese模型中进行训练。
通过学习，模型可以提取出文本中的实体，并进行准确的分类。
三、问答系统问答系统是人工智能领域的热门研究方向，旨在实现机器对自然语言问题的理解和准确回答。
bert-base-chinese可以用于问答系统的搭建。
首先，我们需要将问题和相关文本进行编码，然后将编码后的问题和文本输入到bert-base-chinese模型中。
模型将生成问题和文本之间的相似度得分，根据得分可以准确地选择和问题相关的答案。
四、机器翻译机器翻译是将一种语言的文本转化为另一种语言的过程。
bert-base-chinese可以应用于机器翻译任务，并取得不错的效果。
自然语言处理算法的预处理步骤详解
自然语言处理算法的预处理步骤详解自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
在实际应用中，NLP算法通常需要经过一系列的预处理步骤，以便更好地处理文本数据。
本文将详细介绍NLP算法的预处理步骤，包括文本清洗、分词、停用词去除、词干提取和词向量表示。
1. 文本清洗在NLP任务中，文本数据经常包含有噪声、特殊符号、HTML标签等杂质，这些杂质会对后续的处理步骤产生干扰，因此需要进行文本清洗。
文本清洗的步骤通常包括去除特殊字符、标点符号、数字、HTML标签和非字母字符等，同时将文本转换为小写形式，以便统一处理。
2. 分词分词是将连续的文本序列切分成离散的词汇单位的过程。
在英文中，直接以空格分割单词可能会导致错误的分割结果，因此通常采用更加复杂的分词算法，如基于规则的分词和基于概率的分词模型（如最大匹配法和隐马尔可夫模型），以提高分词的准确性。
3. 停用词去除停用词是指在文本中频繁出现但没有实际含义的词汇，例如英语中的“the”，“is”，“and”等。
这些词汇对于文本分析任务通常没有帮助，甚至可能干扰数据的分析结果，因此需要将这些停用词从文本中去除。
通常，可以通过预定义的停用词列表或基于词频统计的方法进行停用词去除。
4. 词干提取词干提取是将词汇的不同形态还原为其原本的词干形式的过程。
例如，将“running”和“runs”都还原为“run”。
词干提取可以减少数据维度并提高计算效率，同时还能更好地对同一词汇的不同形态进行统计和分析。
常用的词干提取算法有Porter算法和Snowball算法。
5. 词向量表示词向量是将词汇表示为实数向量的形式，用于表示词汇之间的语义相似性。
常见的词向量表示方法有独热编码、词袋模型和词嵌入模型等。
其中，词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe和FastText）能够将语义相似的词汇映射到相似的向量空间，并且在许多NLP任务中取得了优秀的效果。
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第36卷第3期计算机仿真2019年3月文章编号：1006-9348(2019)03-0225-05基于自编码器语义哈希的大规模文本预处理张忠林,杨朴舟(兰州交通大学，甘肃兰州73_)摘要:展示了一种从大规模文本中学习文本索引的深层图形模型，深层图形模型采用自编码器作为基础结构。
该图模型最 终输出的值具有较强的解释性，并且比潜在语义索引更好地表示每个文档。
当最深层使用少数二进制变量输出时（例如32 位），图形模型将文档通过语义散列的方式映射到存储器对应的地址上，使得语义上相似的文档位于附近的地址处。
然后可 以通过访问所有仅相差几位的地址来找到类似于査询文本的文本。
通过査询文件地址的方式,基于近似匹配方式的散列编 码的效率比局部敏感散列快得多，通过使用语义哈希来过滤采用TF-IDF表示的文本，将实现更高的准确性。
关键词：自编码器;语义哈希;潜在语义索引；文本索引中图分类号:TP183 文献标识码：BLarge Scale Text Preprocessing Based on Self-Encoder Semantic HashingZHANG Zhong-lin，YANG Pu-zhou(Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou Gansu 730000, China)A B S T R A C T：This article shows a deep graphics model for learning text indexes from large-scale text, using a selfencoder as the underlying structure. The final output of this graph model is strongly explanatory and represents each document better than a potential semantic index. When the deepest output is using a few binary variables ( for example, 32 bits) , the graphical model maps the document through semantic hashing to the address corresponding to the memory so that semantically similar documents are located at nearby addresses. You can then find text similar to the query text by accessing all addresses that differ only by a few digits. By querying file addresses, this proximity-based hashing code is much more efficient than locally-sensitive hashing, and by using semantic hashing to filter text represented by TF-IDF, we achieve higher accuracy.K E Y W O R D S：Self-encoder；Semantic hash；Potential semantic index；Text indexi引言随着互联网的发展以及企业信息化程度的提高，面对不 断增长的文本信息,使公司、政府以及科研机构在信息处理 上面临巨大的挑战，文本分类作为当前机器学习研究的热 点[11,其困难之一是特征空间的高维性。
高维特征空间中，特征表示往往具有稀疏性，还可能存在冗余信息，造成对分 类的处理不便，还容易出现过拟合现象。
之前通常使用词袋 模型并结合TF-[DF表示一个文本，即用该文本所包含的词 语作为向量空间中的特征，这就造成了特征空间的维数会随 着文本的规模而增长，有时会达到几万甚至几十万,所以文 本分类将会面临“高维沮咒”（Curse of Demontion)问题,文 本预处理作为数据挖掘以及机器学习领域重要的预处理步 骤，特征选择以及降维技术已经得到广泛的研究[3],Sala- khutdinov等人[<]第一次提出了基于受限玻尔兹曼机（Re-基金项目：国家自然科学基金（61662043)收稿日期:20丨7-丨2-05修回日期:20丨7-12-24stricted Boltzmann Machines,RBMs)[5j的语义哈希模型，并通 过实验证明了该模型在信息检索任务上能够取得与传统方 法，比如 Latent Semantic Analysis( LSA)和 TF-IDF 等近似的 检索精度〜。
与之不同的是，本章提出了基于叠加自编码器 (stacked autoencoder )构建深层神经网络（deep neural net- w〇rk,DN!V)对文本进行语义哈希的方法。
与基于RBMs的语义哈希模型在训练过程中具有复杂的转化过程不同，本章 提出的基于自编码器的语义哈希模型更加简单，便于训练, 且仍具有很强的学习能力。
具体而言，RBMs属于生成模型，在进行模型优化时，其梯度计算比较困难且是近似的;但对 于自编码器而言，梯度确定，且模型训练目标非常简单一一 重构模型输入。
因此本文提出了基于自编码器的语义哈希 模型，并使用语义哈希来过滤采用TF-IDF表示的文本，将实 现更高的准确性。
2 TF-IDF模型和LSA模型TF-IDF检索两个文本之间相似度其中最流行的和广泛—225—使用的算法[7]，它是通过对每个文本词频向量采用逆文档频 率进行加权，最后根据两向量间的余弦相似度进行判定，但 是TF-I DF有以下缺点:①它直接在词空间上计算文本相似 度，如果对于大型词汇表来说，效率会很低;②它假设不同单 词间的计数彼此相互独立;③它不利用单词之间的语义相似 性。
为了弥补这些缺点,许多更好捕获文本潜在语义的低维 模型被提出，并成功地应用于文本检索领域,一种简单而广 泛使用的方法是潜在语义分析（LS A)[8]，它利用S V D分解提 取低维语义结构，得到单词-文档共生矩阵的低秩近似。
这 使得文档检索可以基于“语义”内容，而不是单独加权的单 词。
然而，L S A在它可以捕获的语义内容的类型上是非常有 限的，因为它是一种线性方法,所以它只能捕获单词之间的 成对相关性。
之后,T.H0f r nann等w提出了 pLSA,假设每个 词看作是从一个文档特定的多词混合的词分布中的一个样 本。
別^等"〜提出了一个服从狄利克雷分配的生成模型对 p L S A提出了改进。
这些模型的复杂性是〇(N V),其中N是文档语料库的 大小，V是潜在语义空间的词汇数量。
通过使用倒排索引，可以将TF-I D F的时间复杂度提高到0( B V),其中B是査询 文档中所有项时间的平均值，对于所有这些模型，文本的规 模越大，搜索相关文本需要的时间就越长。
3语义哈希模型3.1问题定义假设训练数据集包含/1条短文本，记作尤=U,，巧，…，E f,即丨为一灸行^列的矩阵，其中A表示第；条文本 的语义特征向量。
目标是使用语义哈希模型学习出一套二 进制编码|y,,;r2，…，yn|e K u r1*"使其能够表示训练 数据的语义信息，该模型可记为— [0,1 ]'即将短文本 的语义特征表示映射到m位的二进制编码。
3.2 模型概括自动编码器除了用作深层神经网络的构成组件,还可以 用于提取比输人特征维数更低的判别特征，从而实现对输人 的高维数据进行降维。
自编码器也可以在所谓的过完备环 境中，利用某种行的正则化提取比输人维数更高的。
同时又 具有实际意义的判别特征。
自编码器是关于中间层具有结 构对称性的前馈网络。
它的期望输出与输入相同，可以学习 恒等映射并抽取无监督特征。
图1展示了设计的一个4层神 经网络的语义哈希模型。
该模型的输入为短文本的语义特 征向量，输出为表示该文本语义的二进制编码。
为了使模型 能够成功捕获输入文本的语义特征信息并将其编妈到最终 的二进制哈希值中，使用一种分为二阶段的半监督式方法训 练该模型。
首先，将该神经网络模型看做叠加的自编码器，每一层（输人层除外）既是当前自编码器的中间层又是下一 自编码器的输人层，该模型的展开结构如图2所示。
对于该叠加自编码器，使用梯度下降法逐步训练优化每语义特征向置输入层图1语义哈希模型网络架构图2 模型预训练示意图一个独立的自编码器，并将该训练过程称为模型的预训练阶 段，且该阶段完全采用非监督式学习方法。
预训练之后，将 每个独立的自编码器作为整体网络模型使用监督式学习方 法再进行精密(yine - 训练，其训练目标为预测输人 文本的标签信息（比如类别）等。
使用叠加自编码构建语义 哈希模型的原理在于叠加自编码器的学习能为要远远高于 单个自编码器，第一个自编码器通常从输入信息中学习初级 特征，在此基础上，后续自编码器可进一步从这些初级信息 中学习到更加抽象的特征。
4 模型设计与预训练在模型预训练阶段，每一个自编码器作为独立的神经网 络通过重构输入变量学习隐变量特征来达到训练目的。
可 以说，自编码器的输出与输人越近似，它学习到的隐变量特—226—征越好。
从图1可以看到，该语义哈希模型由3个自编码器 叠加而成，每个自编码器逐步减少隐变量特征维度，最终达 到将输人文本语义映射到低绅向量的目的。
对第一个自编码器直接将输人向量映射到几百维、稠密 的隐变量特征上，该隐变量特征能够有效地从高缔、稀疏的 输入向量中捕获到有用信息如图所示，对于任一自编码器，分别使用表示输入层、隐层和输出层的一个结点。
每一 个自编码器的隐层具有相同的非线性激活函数，用来学习隐 变量特征，其作用在结点i上的结果为hj= a(bj +⑴此处使用向量《表示自编码器的输人。
显然，对于第一 个自编码器,输人向量为代表该文本语义的尺维向量；对于 第二个自编码器，输人第一个自编码学习的隐变量特征。
公 式中的a表7K sigmoid激活函数，表达式为y = a W=(T7〇⑵sigmoid函数关于输入正的导数计算非常简单，表达式 为g=y(l-y)(3)其中y为函数输出，而该对于在使用反向传播算法计算参数 的偏导是非常快捷的["]。
同时根据自编码器的不同目标设 计了不同的激活函数和损失函数，下面将一一介绍。