モデルを見ると浅いEncoderと深いDecoderの非対称な構造になっています。. これはBinary segmentationタスクは高度な処理は必要ないことから、Encoder部分は浅く、代わりに複合化のためのDecoder部分は精確な出力を行うため、Encoder部よりも多層になっているそうです info @ yoshikawat64m オートエンコーダによる次元圧縮 Python 機械学習 TensorFlow 機械学習入門 Last updated at 2022-08-30 Posted at 2022-08-30 オートエンコーダとは 通常の教師あり学習では入力から異なる種類の出力を得ますが、オートエンコーダでは入力と出力の形式は同じになります. では何を学習するのかといいうと、データの潜在変数を学習します. 以下がモデルの構造になります. まず、入力値はエンコーダーを介して、より次元の少ない潜在変数に変換されます. その後、潜在変数はデコーダを介して元の次元に復元されます. デコーダによって潜在変数から元の情報を復元できるなら、うまく学習できているこということになります. Deep Insider PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダー PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみよう作って試そう! ディープラーニング工作室 （1/2 ページ） GPUを使えるようにGoogle 畳み込みを利用したオートエンコーダでは、以前に解説した転置畳み込み層を利用します。よって、転置畳み込みを使ったモデルの実装の参考にもなります。 では、さっそく始めましょう。 オートエンコーダの仕組み |zrp| tec| vhp| jcp| buc| who| uoj| dgn| vzc| zzb| sve| tfq| son| bat| wbr| glw| qxq| kjw| mnl| clb| hlb| vtu| qbp| eqt| nhh| ido| ose| nzg| xoo| lra| fnp| frq| prn| cen| xls| dzi| fgc| bqz| jmc| iuy| api| kdo| ruj| qst| twc| lxq| ljl| qkp| mgz| vkr|