はじめに 次元圧縮がマイブーム化しているので、最近はやりのAutoEncoderで遊んでみる。 べ、別に深い何かのためにやろうとしてるわけじゃn AutoEncoderとは 入力と出力が近くなるように学習するニューラルネットワーク (枠組みをさすだけでニューラルネットワークに限らないのかも?) 基本は、入力層、隠れ層、出力層の3層で構成し、教師信号は入力信号と同じにして学習させる 特徴や内部表現の構成を学習することができる 入力&出力の次元より隠れ層の次元を小さくして構成する 入力セットの圧縮された表現を学習する意味で、(非線形な)次元圧縮器とみなせる AutoEncoderの種類 いくつか種類があるぽい。名前だけメモしておく。 Basic AutoEncoder Regularized AutoEncoder Sparse AutoEncoder Denoising AutoEncode