Autoencoderによる特徴抽出機構を伴ったニューラルネットワークの並列学習法

摘要

一般に複雑である現実の問題を解くためには，問題に対応した規模のネットワークが必要とされる。多層のニューラルネットワークにより行われる深層学習は高い表現能力を有する一方，過学習や勾配消失により学習が停滞すると いう問題がある。そのような問題を解決するために，Autoencoderにより，事前学習を行う手法が提案されている。事前学習では，学習データから，問題の構造を反映する特徴を抽出することが可能である。