TensorFlowでAutoencoderを実装してみた - Qiitaきっかけ Autoencoder（自己符号化器）は他のネットワークモデルに比べるとやや地味な存在である．文献「深層学習」（岡谷氏著，講談社）では第５章に登場するが， 自己符号化器とは，目標出力を伴わない，入力だけの訓練データを使った教師なし学習により，データをよく表す特徴を獲得し，ひいてはデータのよい表現方法を得ることを目標とするニューラルネットです．ディープネットの事前学習，すなわちその重みのよい初期値を得る目的にも利用されます． と説明されている．「事前学習」を実施する機会はあまりなさそう，ということでこの章は目を通すにとどめ，次の章，畳込みニューラルネット(CNN)や再帰型ニューラルネット(RNN)の章に進む方も多いと思われる． ただよく調べると，事前学習の他にもAutoencoderの使用目的として以下があるようだ． データ圧縮． データノイズ除去．（Denoising Autoe
