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オートエンコーダー : ウィキペディア日本語版
オートエンコーダ

オートエンコーダ(自己符号化器、)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年ジェフリー・ヒントンらが提案した。線形の次元圧縮としては主成分分析があるが、オートエンコーダはニューラルネットワークを使用する。
== 概要 ==
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。バックプロパゲーションの特殊な場合と言える。学習は、バックプロパゲーションで行うため非線形最適化問題となる。中間層と出力層の活性化関数はそれぞれ任意に選ぶことができる。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(つまり何も関数を使わない)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。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「オートエンコーダ」の詳細全文を読む



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