昨年、松尾先生の書いた名著「人工知能は人間を超えるか」を読んでものすごく面白そうだったんだけどネットにサンプルがあまりないのでどうすれば実装できるのかよくわかんなあと思って放っておいたもののひとつがStacked Auto Encoderだった。 Auto Encoderとは、入力と出力が一緒になるように学習させることで、入力データの特徴を上手く掴むように学習させる手法である。 入力データを一度少ない次元に変換してから、もとの状態に復元するので、たしかにこれを見るとうまく次元圧縮できているような気もする。 次元が圧縮できるということは、要は『特徴量」を掴むための条件が揃ったということだ。我々人間は、入力された画像が数字の7で、出力された画像も数字の7であると判別できる。 「数字の7」と判別できるのは、我々はMNISTのデータが0から9までの10次元しかないと知っているからだけれども、もっと
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