問題 No.455
入力データを一度低次元の潜在空間へ圧縮し、再度元のデータに復元するように学習させることで、データの重要な特徴量を抽出するニューラルネットワークはどれか。
【正解の解説】
オートエンコーダ
オートエンコーダとは、入力データを一度コンパクトな情報に詰め込み、そこから元のデータを復元させる過程を通じて、データの重要な特徴だけを抽出する仕組みのことです。
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【その他の選択肢の解説】
リカレントニューラルネットワーク(RNN)
RNNとは、以前の入力情報を記憶し続けながら連続的なデータを扱うための、時系列分析に適したニューラルネットワークのことです。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
CNNとは、主に画像の中にある模様や形状を捉えるために開発された、画像認識に特化したニューラルネットワークのことです。
敵対的生成ネットワーク(GAN)
GANとは、2つのネットワークが「偽物を作る」役割と「本物を見抜く」役割で競い合うことで、非常に精巧な画像などのデータを作り出すモデルです。