↑: [[深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版 (EXAMPRESS)]] - [[TODO]] - - [[オートエンコーダ]]は入力データを圧縮し、元のデータを復元するように学習する[[ニューラルネットワーク]]のこと - [[オートエンコーダ|自己符号化器]]とも呼ばれる - 入力と全く同じ出力を出すことが目標になる - ボトルネック層という[[中間層]]を極端に少なくした層を持つ - このようなネットワークだとデータのノイズや無駄を削ぎ落として、本質的な特徴だけを記憶することを強制できる - 次のような場面で活用されている - 次元削減 - [[中間層]]を取り出すことで元のデータをコンパクトに表現できる - 異常検知 - 正常なデータだけ学習させることで異常なデータだと復元できない→検知 - ノイズ除去 - 入力をノイズだらけの画像→出力でノイズのない綺麗な画像になるように学習させる