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Autoencoder クラス

スーパークラス:

自己符号化器クラス

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説明

Autoencoder オブジェクトには、符号化器と復号化器で構成される自己符号化器ネットワークが含まれます。符号化器は、入力を隠れ表現にマッピングします。復号化器は、この表現を元の入力に逆マッピングしようとします。

構築

autoenc = trainAutoencoder(X) は、X の学習データを使用して学習済みの自己符号化器を返します。

autoenc = trainAutoencoder(X,hiddenSize) は、隠れ表現のサイズが hiddenSize の自己符号化器を返します。

autoenc = trainAutoencoder(___,Name,Value) は、上記のいずれかの入力引数と、追加オプションとして指定される 1 つ以上の名前と値のペアの引数について、自己符号化器を返します。

入力引数

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学習データ。学習サンプルの行列またはイメージ データの cell 配列として指定します。X が行列の場合、各列に 1 つのサンプルが含まれます。X がイメージ データの cell 配列の場合、各セルのデータの次元の数が同じでなければなりません。イメージ データは、グレー イメージのピクセル強度データにすることができます。この場合、各セルには m 行 n 列の行列が格納されます。または、イメージ データを RGB データにすることができます。この場合、各セルには m 行 n-3 列の行列が格納されます。

データ型: single | double | cell

自己符号化器の隠れ表現のサイズ。正の整数値として指定します。この数値は、隠れ層のニューロンの数になります。

データ型: single | double

プロパティ

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自己符号化器の隠れ層の隠れ表現のサイズ。正の整数値として格納されます。

データ型: double

符号化器の伝達関数の名前。string として格納されます。

データ型: char

符号化器の重み。行列として格納されます。

データ型: double

符号化器のバイアス値。ベクトルとして格納されます。

データ型: double

復号化器の伝達関数の名前。string として格納されます。

データ型: char

復号化器の重み。行列として格納されます。

データ型: double

復号化器のバイアス値。ベクトルとして格納されます。

データ型: double

trainAutoencoder が自己符号化器の学習に使用するパラメーター。構造体として格納されます。

データ型: struct

自己符号化器に渡す際に再スケーリングされるデータのインジケーター。true または false として格納されます。

自己符号化器は、出力で入力を複製しようとします。これを可能にするには、入力データの範囲が復号化器の伝達関数の範囲と一致しなければなりません。trainAutoencoder は、自己符号化器の学習時に、この範囲に合わせて学習データを自動的にスケーリングします。自己符号化器の学習時にデータがスケーリングされた場合、predict、encode、および decode の各メソッドでもデータのスケーリングが行われます。

データ型: logical

メソッド

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
networkAutoencoder 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

セマンティクスのコピー

値。値のクラスがコピー操作に及ぼす影響については、オブジェクトのコピーを参照してください。

バージョン履歴

R2015b で導入

参考

トピック