変分オートエンコーダとオートエンコーダについて（Pytorch） - Qiita

オートエンコーダー 概要 オートエンコーダーは、入力画像を圧縮し復元するモデルです。 入力層、隠れ層、出力層の三層構造となっています。 入力層から隠れ層はエンコーダーといい入力画像を低次元データに圧縮します 隠れ層から出力層はデコーダーといい低次元データを入力画像と同じになるように拡張します。 つまりエンコーダーによってデータの要約を行い、デコーダーによって要約されたデータをもとに復元を行います。 この要約されたデータのことを潜在変数といいます。 使用場面 異常検知 ノイズ除去 ニューラルネットワーク学習時に使用（※現時点で使用されることはほぼない） モデル構造 class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 2