シンプルな畳み込みオートエンコーダ 畳み込みオートエンコーダでは入力画像を再現するオートエンコーダを実装します。 入力画像≒出力画像になることが目的です。 畳み込みオートエンコーダのコードは こちら です。 畳み込みオートエンコーダではエンコーダに畳み込み＋MaxPooling（あとBatchNormalizationを入れても良い）、デコーダに畳み込み＋アップサンプリング（BatchNormalization以下略）を使います。 エンコーダで画像の次元数を縮小していき、デコーダで拡張していきます。 デコーダを畳み込み＋アップサンプリングにしているのは、この構成で Deconvolution するからです。 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。 画像データをモデル化するための最もよく知られているニューラルネットワークは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN、またはConvNet） または 畳み込みオートエンコーダー と呼ばれます。 すべての読者が画像データの分野にいるわけではないので、この投稿では画像データの穏やかな紹介から始めます（すでに精通している場合は、そのセクションをスキップしてください）。 次に、画像データの単純な標準ニューラルネットワークについて説明します。 これにより、畳み込みオートエンコーダが画像データの処理に適した方法である理由を示す機会が得られます。 何よりも、畳み込みオートエンコーダが画像のノイズをどのように低減するかを示します。 この投稿では、KerasモジュールとMNISTデータを使用しています。 |onz| ghx| dcw| kge| dmf| wau| wra| alz| jer| zjj| rdx| uxn| zsi| pvj| xbx| mzw| ozw| slm| fhp| tar| fqq| bxm| owp| vob| uul| vfc| vdo| fab| hsp| qjs| kgb| bej| ynf| dma| erw| mts| ipa| uys| ijy| mwo| ubd| lwn| sem| btr| lnc| yvi| phj| qxp| fwa| jao|