GANに魅了された人の備忘録#02Autoencoderの簡単な説明から実装まで - Qiita

はじめに 前回の記事では生成モデルと識別モデルについて説明し、分布間の距離を図るようなKLダイバージェンスについても触れました。本記事では、次元削減や異常検知に利用できるAutoencoder（オートエンコーダー）について説明していきたいと思います。さらに、Pythonで実装してみて理解を深めていきたいと思います。 ↓↓↓前回の記事↓↓↓ ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑ Autoencoder(自己符号化器) Autoencoderは、入力する画像を圧縮しそれに近い画像を復元する手法です。ネットワークは入力層、中間層、隠れ層の３層になっています。入力層と出力層は元画像と同じ次元数で、中間層はその次元数よりも小さく設定します。そうすることで、少ない次元数で元の画像の特徴を抽出しているとも言えます。入力層から中間層へ向けて画像を圧縮することをエンコーダと言い、中間層から出力層へ向けて画像を復元すること