autoencoders

入力を圧縮して復元する学習モデル

1本の論文題名に登場

定義

入力を低次元の表現へ圧縮し、そこから元の入力を復元するよう学習するモデルの総称。正解ラベルを必要とせず、ボトルネックを通す制約から入力の構造そのものを表現として取り出せるのが利点で、拡散モデルが働く潜在空間もこれで作られる。分布を学ぶVAEや、内部表現を疎に分解して解釈に使うスパースオートエンコーダなど変種が多い。

論文題名での読み方

表現学習の基本モデル