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2018年6月25日

用語解説

 次元削減(Dimensionality Reduction)とは、情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現すること。データの圧縮やデータの可視化(画像のノイズ除去など)で使われる。

 例えば教師なし学習オートエンコーダーで画像データを学習した場合、隠れ層(中間層)のノードを減らすことで、画像の純粋な特徴、つまり画像の中に描かれているエッジや角、線といった本質的な特徴のみを抽出できる。出力層で、そこから復元することによって、元の画像にある揺らぎなどが抑えられ、純粋な特徴だけが表現された画像が取得できる。

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