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对于训练出的一个稀疏自动编码器，现在想看看学习出的函数到底是什么样子。对于训练一个
的图像，
.计算每一个隐层节点 
的输出值：
我们要可视化的函数，就是这个以一副2D图像为输入，以
为参数（忽略偏置项），由隐层节点 计算出来的函数。特别是，我们把 
看作是输入 
的非线性特征。我们很想知道：什么样的的图像 能使得 成为最大程度的激励？ 还有一个问题，就是必须对 加上约束。如果假设输入的范数约束是
，可以证明，能够使得隐层神经元得到最大程度激活的像素输入 
（所有100个像素点，
）：
展示出由这些像素灰度值的构成的图像，我们就可以看到隐层节点学习出了什么样的特征。
如果训练出一个含有100个隐层节点的自动编码器，那么我们可视化将会产生100幅图像（每个隐层节点对应一幅）。通过测试这100幅图像，试着理解隐层学习出的整体效果。
下面给出了一个稀疏编码器（100个隐层节点，输入是的图像）学习出的结果：
上图的每个小方块都给出了一个输入图像，它可使这100个隐藏单元（隐层节点）中的某一个获得最大激励。我们可以看到，不同的隐藏单元学会了在图像的不同位置和方向进行边缘检测。这些特征对于物体识别和其他视觉学习任务很有用。当应用到其他领域（如音频），这个算法同样可以学习出很有用的表示或者特征。
学习来源：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Visualizing_a_Trained_Autoencoder
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原文地址：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Visualizing_a_Trained_Autoencoder.html
