Pytorchでオートエンコーダを試してみる - Qiita初めに AutoEncoder(自己符号器)というのは機械学習の中でも、教師無し学習の一種です。応用例としては異常検知が知られています。 今回はCNN(畳込ニューラルネットワーク)を使用してmnistに対するAutoEncoedrを試してみたいと思います。 何番煎じかわからないですが、Pytorchを勉強した備忘録です。 今回参考にしたのはこちら AutoEncoderについて 大雑把なAutoEncoderの理解は以下になります。 入力データと出力データの内容がイコールになるように、エンコーダとデコーダを調整します。 入力データが普段と異なるデータの場合、うまく入力データとイコールになる出力データを作ることができません。 そのため、入力データと出力データの差が多い場合、異常と判断することができる(らしいです)。 実践 環境は python ver3.6.9 pytorch ver1.3.
