PythonによるDeep Learningの実装（Stacked Denoising Autoencoders 編） - Yusuke Sugomori's Blog

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PythonによるDeep Learningの実装（Stacked Denoising Autoencoders 編） - Yusuke Sugomori's Blog

Deep Learningの実装に関する記事が連続していますが、今回はStacked Denoising Autoencoders（SdA）に... Deep Learningの実装に関する記事が連続していますが、今回はStacked Denoising Autoencoders（SdA）について紹介します。 SdAは、前回の記事で実装したDenoising Autoencoders（DA）の層を組み合わせていくことで特徴抽出を行い、最後の層でロジスティック回帰を用いて教師あり学習を行います。一応、SdAはDeep Belief Netsよりも画像認識では高い精度が得られているみたいです。ソースは以下。

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