神经网络就是一个压缩器，用一个网络把训练数据中的非噪声信息全部提取出来。

神经网络的压缩器功能

训练阶段

在训练阶段，我们假设有一个任务：从大量的图片中识别出其中的猫。为了实现这个任务，我们使用神经网络。神经网络会处理并学习这些图片中的特征。这些特征可以理解为猫的轮廓、颜色、纹理等信息。

在这个过程中，神经网络发挥压缩器的功能，它从大量的训练数据中提取出有用的非噪声信息，即猫的特征。这些特征被网络编码成一个简化的表示，例如一系列数字或向量。这样，原始的图片就被压缩成了一个更小、更简洁的表示，但仍然保留了猫的关键信息。

测试阶段

在测试阶段，我们可以将新的猫的图片输入到已经训练好的神经网络中。网络会利用在训练阶段学到的特征来识别这些新的图片中是否包含猫。由于网络已经提取了猫的关键信息，它可以快速且准确地判断新图片中是否包含猫，而无需查看原始的、未经处理的图片。

总结

总的来说，神经网络的压缩器功能体现在它能够从大量的数据中提取出有用的非噪声信息，并将这些信息压缩成一个更简洁的表示。这种压缩后的表示不仅可以减少数据的复杂度，还可以提高网络在特定任务上的性能和效率。