本文大量参考英文文献Understanding Latent Space in Machine Learning，并给出一些个人浅显的理解。本意在记录，其次在分享。
事实上，接触过深度学习或机器学习，应该就算是接触过潜在编码。潜在编码我的理解就是一种降维或者说是压缩，旨在用更少的信息去表达数据的本质。
上图是一个简单的encoder-decoder架构，如果把整个网络看成一个花瓶，最细的地方则称之为瓶颈。我们知道，压缩一般都是有损的，这里也不例外，但如果损失的是噪声或者是无用信息是我们最喜欢的了（这样就可以达到信息压缩的目的）
通过encoder压缩之后，更重要的是恢复，我们理应认为，能恢复的才算成功压缩了的，那么我们就可以认为这个latent space representation是真的表达出了input image中最关键的信息。
我个人的理解是，潜在空间和潜在编码是一个意思，编码->空间是符合直觉的，例如3x1的编码就可以画成三维空间的一个点。
首先定义什么是同类，椅子和椅子是同类，狗和狗是同类。如图所示，如果使用完整的3D表征去表示A椅子和B椅子，那么他们之间是不会接近的，一眼就可以看出来一个黄色一个黑色，朝向也不同。但，如果把一些"个性化的特征"去掉，仅保留一类的特征，那么它们在潜在空间中的点是非常非常接近的，例如把颜色去掉。在空间中想象，A椅子和B椅子此时会很接近，我们就认为很相似。
那么，我们如果完美的得到一个东西的潜在表征，即latent code(也可以叫latent space or latent space representation)，我们可以利用它做什么？
这里不得不提到 Antoencoders 和 Generative models。
自编码器，顾名思义，自己给自己编码，可以发现本网络输出和输入都是一个东西，如果以输出"定英雄"那么我们认为是无意义的，但如果观察其过程，我们知道latent coder 通过Decoder恢复成了自己，具体的实施就更简单了，只需要把输出与输入做相似度损失，然后反向传播，慢慢地就像了。
同类在空间中是相近的，例如两把椅子的向量为[0.1,0.1]和[0.12,0.12]，把这两个喂入网络中，生成的当然是椅子，那如果输入[0.11,0.11]呢？当然也是椅子，这就是插值。下图展示了插值的效果，可以看到同类周围插值就相似但有微小区别的。最简单的应用就是把它当成一种数据增强去扩大数据集。
下图为两把椅子之间进行线性插值的效果图。
潜在空间可以用少量的数据表示某一个（类）信息，在3D表示等领域中也有更为具体的应用。
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