- @ThothChildren
- 2017.9.13
- PV 116
DeepAutoEncoder
ー 概要 ー
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.
この章を学ぶ前に必要な知識
条件
- 入力と出力は同じ次元数
効果
- 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。