自己符号化器, Autoencoderをニューラルネットに組み込む

スレッド問題は保留にして、ニューラルネットワークが、ほぼ予定通り機能しているような感じだから、ディープラーニングに進む。

画像認識ではなく、ロボットの動作制御に組み込むことを想定すると、いかに数少ないデータで効率の良い判断力をつけるかが問題となる。そういう点では、まず、基本的な自己符号化器を扱えるようにした方が良いと感じた。

自己符号化器は、元々の入力データが持っている特徴を際立たせる事前作業を行うことで、階層が深くなってもその力を活かせるようにしている。プログラミングとしては、ニューラルネット、バックプロパゲーションが組み込まれていれば、拡張は容易だ。

ただ、世間では、あまりこの自己符号化器は使われなくなっているようだが、目的に依存するだろう。