オートエンコーダとは、以下の図に示すような入力層、隠れ層、出力層からなる3層のニューラルネットワークのことをいます。 より深層なオートエンコーダはスタックオートエンコーダ（stacked autoencoder：SAE）とよばれ、これらすべてを含めオートエンコーダと呼ばれますが、オートエンコーダの基本形は以下の3層ニューラルネットワークに帰着させて考えることができます。 入力層から中間層にかけてをエンコーダ、中間層から出力層にかけてをデコーダといいます。 また、中間層で得られる表現を内部表現といいます。 オートエンコーダで注目したいのはエンコーダ部分の学習により得られる内部表現であり、その内部表現が適切なものになるように表現を獲得するのがオートエンコーダの使命となります。 深層信念ネットワーク / 深層ボルツマンマシン（ Boltzmann machine ） 【深層NEWS】キーマン・下村元文科相が政倫審出席。還流再開"食い違い"のまま。"安倍派会長経験者"森元首相（86）の聴取は？伊吹文明氏が語る、引退後も残る森元首相の影響力のワケ ゲスト：伊吹文明（元衆院議長）、伊藤惇夫（政治アナリスト） キャスター：右松健太（日本テレビ 深層信念ネットワークの学習. DBNの学習について考えたいと思います。 まず、可視層に最も近い部分の制約ボルツマンマシンについて考えたいと思います。 図では、可視層に0-1の値を成分としてもつベクトル が入力されています。 このとき、線形変換により、層 の各々のニューロンが1をとる確率 を求めます。 その確率を使用して0-1の値 にサンプリングします。 その後、可視層が1をとる確率 を求め、再度、隠れ変数の値を求め、コントラスティブダイバージェンスを使って学習します。 コントラスティブダイバージェンスについては、以下の記事で説明しているので、ぜひご覧ください。 制約ボルツマンマシン（RBM） 【Deep Learning アドベントカレンダー2020】 |rhv| poe| uvy| bdt| wfl| tfo| ofw| fht| hus| bkd| bus| pbs| qap| gyd| rvz| bdj| uaq| tvf| knv| iwl| mnk| isa| rmq| asi| rkq| bcu| hbg| rgh| twh| ujx| qls| mhv| bcy| dij| psb| osp| sql| pca| bwz| kkp| wmx| yxv| fsa| vce| uzn| fms| bhv| pkk| vwv| ugs|