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DeepAutoEncoder

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この章を学ぶ前に必要な知識
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要約

概要

DeepAutoEncoderはAutoEncoderの層を深くしたネットワーク.AutoEncoderと同様な形で学習をさせるのは難しく、Stacked AutoEncoderで見られるような訓練で学習をさせることができる.
ー 条件 ー
  • 入力と出力は同じ次元数
ー 効果 ー
  • より表現力を持ったAutoEncoder

解  説

Deep AutoEncoderは3層だったAutoEncoderをより層を深くしたニューラルネットワーク. 一般的に深くするほどニューラルネットの表現する力は高まるとされている.
AutoEncoderとは
Deep AutoEncoderのように中間層の多いニューラルネットワークは学習させるのが難しくなります。(近年は深くとも幾らかの回避手段があります.) 一つの方法としてStacked AutoEncoderと呼ばれる形で深いAutoEncoderを作成することができます。 やり方はとてもシンプルで一気に深いニューラルネットワークを作るのではなく、 仮想的な3層ずつを学習していき、学習した重みを用いて全体のネットワークを構成させる。
Deep AutoEncoder訓練
Stacked AutoEncoderの学習
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知識: AutoEncoderとは
AutoEncoderとはニューラルネットで入力と出力を等しいものにして、ネットワークの前半と後半で対称的にした構造を持つネットワーク。特徴抽出器として使われる。