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自己符号化器

自己符号化器ニューラルネットワークを使用した特徴の教師なし学習の実行

ラベル付けされていないデータがある場合、特徴抽出用の自己符号化器ニューラルネットワークで、教師なし学習を実行します。

クラス

Autoencoder 自己符号化器クラス

`trainAutoencoder`	自己符号化器の学習
`trainSoftmaxLayer`	分類用のソフトマックス層の学習

`decode`	符号化されたデータの復号化
`encode`	入力データの符号化
`generateFunction`	自己符号化器を実行する MATLAB 関数の生成
`generateSimulink`	自己符号化器の Simulink モデルの生成
`network`	Autoencoder オブジェクトから network オブジェクトへの変換
`plotWeights`	自己符号化器の符号化器の重みを可視化してプロット
`predict`	学習済みの自己符号化器を使用した入力の再構成
`stack`	複数の自己符号化器から集めた符号化器の積み重ね
`view`	自己符号化器の表示

この例では、積層自己符号化器に学習させて、数字のイメージを分類する方法を説明します。