misos https://blog.hatena.ne.jp/misos/ めも https://paper.hatenadiary.jp/ python データ解析 機械学習 深層学習 前処理 自然言語処理 概要 モデル定義 ノイズ付加 デノイジングオートエンコーダーの訓練 損失関数の推移 概要 まず、PFNの得居さんの記事を参照。 www.beam2d.net データにランダムにノイズを乗せたものを入力として、元のデータを正解とするDNNを学習することでデータからノイズを取り除く（denoiseする）モデルを学習する。中央のレイヤーの次元を少なくすることで、それをある種の潜在ベクトルとして他モデルの入力として利用することが最終的な目的。 今回はノイズのあるデータ = -1 としています。つまり、欠けているデータは -1というデータになっています。 モデル定義 %matplotlib inline… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpaper.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2016%2F10%2F23%2F022135" title="pythonでdenoising auto encoderを使ってデータを前処理する - めも" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/misos/20161023/20161023022037.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-10-23 02:21:35 rich https://paper.hatenadiary.jp/entry/2016/10/23/022135 1.0 100%