encode

クラス: Autoencoder

入力データの符号化

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構文

Z = encode(autoenc,Xnew)

説明

Z = encode(autoenc,Xnew) は、自己符号化器 autoenc を使用して、入力データ Xnew を符号化したデータ Z を返します。

例

入力引数

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`autoenc` — 学習済みの自己符号化器
`Autoencoder` オブジェクト

学習済みの自己符号化器。Autoencoder クラスのオブジェクトとして返されます。

`Xnew` — 入力データ
行列 | イメージデータの cell 配列 | 1 つのイメージデータの配列

入力データ。サンプルの行列、イメージデータの cell 配列、または 1 つのイメージデータの配列として指定します。

各列が 1 つのサンプルを表す行列に対して自己符号化器 autoenc に学習させる場合、Xnew は各列が 1 つのサンプルを表す行列でなければなりません。

イメージの cell 配列に対して自己符号化器 autoenc に学習させる場合、Xnew はイメージデータの cell 配列または 1 つのイメージデータの配列でなければなりません。

データ型: single | double | cell

出力引数

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`Z` — `autoenc` で符号化されたデータ
行列

autoenc で符号化されたデータ。行列として指定します。Z の各列は符号化されたサンプル (観測値) を表します。

データ型: single | double

例

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新しいイメージの復号化されたデータの符号化

スクリプトを開く

サンプルデータを読み込みます。

X = digitTrainCellArrayData;

X は 1 行 5000 列の cell 配列です。各セルには、手書きの数字の合成イメージを表す 28 行 28 列の行列が含まれます。

学習データを使用して、隠れサイズが 50 の自己符号化器に学習させます。

autoenc = trainAutoencoder(X,50);

新しいイメージデータの復号化されたデータを符号化します。

Xnew = digitTestCellArrayData;
Z = encode(autoenc,Xnew);

Xnew は 1 行 5000 列の cell 配列です。Z は 50 行 5000 列の行列で、各列は新しいデータ Xnew にある 1 つの手書き数字のイメージデータを表します。

アルゴリズム

自己符号化器への入力がベクトル $x \in ℝ^{D_{x}}$ である場合、符号化器は以下のようにベクトル x を別のベクトル $z \in ℝ^{D^{(1)}}$ にマッピングします。

$z = h^{^{(1)}} (W^{(1)} x + b^{(1)}),$

ここで、上付き文字 (1) は最初の層を示します。 $h^{(1)} : ℝ^{D^{(1)}} \to ℝ^{D^{(1)}}$ は符号化器の伝達関数、 $W^{(1)} \in ℝ^{D^{(1)} \times D_{^{x}}}$ は重み行列、 $b^{(1)} \in ℝ^{D^{(1)}}$ はバイアスベクトルです。