autoencoder)とは、機械学習において、ニューラルネットワークを使用した次元圧縮のためのアルゴリズム。2006年にジェフリー・ヒントンらが提案した[1]。概要[編集]オートエンコーダは3層ニューラルネットにおいて、入力層と出力層に同じデータを用いて教師あり学習させたものである。教師データが実数値で値域がない場合、出力層の活性化関数は恒等写像、(すなわち出力層は線形変換になる)が選ばれることが多い。中間層の活性化関数も恒等写像を選ぶと結果は主成分分析とほぼ一致する。実用上では、入力と出力の差分をとることで、異常検知に利用されている。autoencoder)とは、フィードフォワードニューラルネットワークの学習において汎化能力を高めるため、正則化項を追加したオートエンコーダのこと。ネットワークの重みではなく、中間層の値自体を0に近づける。network)と呼ぶ。autoencoder[編集]バックプロパゲーションでは通常、中間層が2層以上ある場合、極小解に収束してしまう。そこで、中間層1層だけでオートエンコーダを作って学習させる。次に、中間層を入力層と見なしてもう1層積み上げる。autoencoderと言う。AutoEncoder[編集]入力層のデータにノイズを加えて学習させたもの。制約付きボルツマンマシンと結果がほぼ一致する。ノイズは確率分布が既知であればそれに従ったほうが良いが、未知である場合は一様分布で良い。AutoEncoder[編集]この節の加筆が望まれています。AutoEncoder[編集]この節の加筆が望まれています。AutoEncoder[編集]この節の加筆が望まれています。AutoEncoder[編集]この節の加筆が望まれています。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。Cookieに関する声明モバイルビュ。