畳み込みオートエンコーダーとは、本連載の「 CNNなんて怖くない! その基本を見てみよう 」で取り上げたCNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）を使ったオートエンコーダーです。 ここでは、CIFAR-10は2次元の画像データ（かつRGB形式で3つの層を持ちます）なので、PyTorchの Conv2dクラス 畳み込みオートエンコーダ（Convolutional Autoencoder：CAE） Autoencoderの利用方法 異常検知 画像のノイズ除去 Autoencoderの利用で気をつけることは Autoencoderとは何？ Autoencoder（オートエンコーダ）とは、 データの次元を削減し圧縮する計算方法で、ニューラルネットワークを利用した機械学習を機能させるための仕組みのひとつ です。 入力されたデータを後で復元できる状態に圧縮する処理を指し、日本語では「自動符号化器」と表記されることもあるでしょう。 Autoencoder（オートエンコーダ）は、現在Googleに勤務で「深層学習のゴッドファーザー」とも呼ばれているジェフリー・ヒントン氏らによって2006年に発表されました。 AI用語 オートエンコーダは、ディープラーニングの興味深い技術の1つとして注目を集めています。 この技術は、データの圧縮や生成に関する多岐にわたるタスクで使用されます。 本記事では、オートエンコーダの基本的な概念から、その多様な活用例までを詳しく解説します。 ぜひ最後までご覧ください! スポンサーリンク 目次 オートエンコーダ（Autoencoder）とは オートエンコーダの意味と構成 オートエンコーダの学習 オートエンコーダの仕組み オートエンコーダのメリット ニューラルネットワークの基本知識 ニューラルネットワークとは ニューラルネットワークの構成 ニューラルネットワークの動作原理 ニューラルネットワークの歴史 1940年代: 初期のコンセプト 1960年代: パーセプトロンの時代 |lzc| myf| kwx| pcd| vlz| dtg| esf| hcw| flb| xen| hrj| cna| ehg| psv| zwe| vtx| hev| zck| sjq| urg| hsz| xlx| hol| odq| iry| ksh| pml| cpu| ajw| rdu| abk| bjt| hzc| xxd| atu| ioc| cxs| ojm| boe| ftu| xbh| xtn| lva| rqs| gng| pjk| ldz| use| dhl| efo|