转完上面三篇来进行总结一下：
其实自动编码器相当于构建一个神经网络让其自己学自己。在学习的过程中，其实是相当于无监督的。因为其source和target图其实就是自己。
那么过程中，通过多层神经网络，最终就会选择编码到一个维度的张量，那么这个张量其实就是类似与白化，pca出来的一个代表这抽象维度稀疏性的重要组成。
其实目前，我们所有用的卷积神经网络在GAN中既是如上结构的encoder和decoder部分，都可以理解为一个autoencorder。
也既是卷积为编码的过程，反卷积为一个解码的过程。