前言

這個專案是以前實習時候跑的，基於AutoEncoder實現圖片搜尋推薦，涉及演算法有AutoEncoder、KNN、餘弦相似度測量等，專案在Mac OS環境下實現。

專案原理

AutoEncoder

AutoEncoder作為一種無監督演算法，通過encode和decode兩個過程實現，當encode和decode過程均為一層時，AE很類似PCA；多層時，又有些類似神經網路。

如上圖所示，code左側的為encode層，右側為decode層，目的是使得輸入的x和輸出的x_head越接近越好，所以在誤差反向傳播時需要優化x和x_head的差異值。通過encode和decode兩個過程，AE的目標是使x和x_head的差異最小，從而使輸出圖片和輸入圖片越來越相似，由此，AE可以提取圖片特徵，不斷的訓練之後就可以從資料庫中得到與輸入圖片的相似程度最大的圖片，從而實現相似圖片搜尋的功能。