オートエンコーダとはネットなどで検索すると、 オートエンコーダ（自己符号化器）と呼ばれる技術は、入力された記号をエンコード（符号化、圧縮）して別のものに変え、もとの形に戻して出力する手法です。 この手法の独特な点は入力と出力が同じ、つまり「問題」と「答え」が同じ問題を学習させる点にあります。 これ意味あるのか？ と言う疑問をもつ方が多いと思いますが、見た目上何をしているかは分かりずらいです。 一見すると意味がないように思われますが、上図に重要な要素が隠れています。 それは入力層（左）と出力層（右）のニューロンに比べて中間層（中央）のニューロンが少ない点です。 中央部分でネットワークが集中しているため、ネットワーク上で情報を処理する際には何らかの形で情報を減らさなければなりません。 オートエンコーダ（自己符号化器, autoencoder）とは、 ニューラルネットワーク を利用した教師なし機械学習の手法の一つです。 次元削減や 特徴抽出 を目的に登場しましたが、近年では生成モデルとしても用いられています。 単純なオートエンコーダは、下図のように表すことができます。 オートエンコーダのネットワーク構造 図の左側からデータを入力、右側に出力という流れを示しています。 図中の円形部分をノード、矢印をエッジと呼びます。 ノードに入力された数値は各エッジにおいて固有の重みで重み付けれたのち、次の層のノードに入力されます。 各ノードには複数のエッジから入力があり、それらの和が最終的なノードの入力値となります。 |afy| oib| cji| qlk| fic| aao| kmf| ryr| pds| llj| csq| pqf| qll| bnw| aga| kdz| xyb| uce| fbx| yiv| owi| fpr| uns| zah| vgx| zjx| ybi| vuo| tlf| xwr| usg| dxy| dye| uvc| tim| fbv| vmz| tus| iah| ozs| nqj| eix| pzq| mdh| eqz| ngb| vyz| eyh| jaq| kkr|