用語「オートエンコーダー」について説明。ネットワークへの入力と出力が同じという構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。
オートエンコーダー(Autoencoder)とは、ディープニューラルネットワーク(DNN)のアルゴリズムの一つで、入力と出力を同じにするという特徴がある(図1)。
主に次元削減のために使う。
DNNでは、入力層(input layer)/複数の隠れ層(hidden layer、中間層)/出力層(output layer)という4層以上で構成されるが、オートエンコーダーは、入力に使ったデータを出力層の教師データとしても使う、珍しいタイプのアルゴリズムである。学習方法は教師なし学習に分類される。
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