問題 No.666
入力データと同じデータを出力層で再現するように学習を行う。中間層の次元を入力層よりも小さく制限することで、データの本質的な特徴だけを強制的に抽出させるネットワーク構造はどれか。
【正解の解説】
自己符号化器
自己符号化器は、データを一度圧縮（エンコード）してから元のデータに戻す（デコード）過程を学習するニューラルネットワークです。入力の特徴を効率よく抽出する訓練に用いられます。
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【その他の選択肢の解説】
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークは、画像処理に特化したモデルで、隣り合う画素の情報をまとめる処理を繰り返すことで、画像内の模様や形を効率的に認識します。
再帰型ニューラルネットワーク
再帰型ニューラルネットワークは、情報を時間的な順序で処理するモデルです。過去の情報を保持し続ける仕組みにより、時系列データや文章の生成・理解に適しています。
敵対的生成ネットワーク
敵対的生成ネットワークは、偽物を作る「生成器」と、それが本物か見破る「識別器」を互いに競い合わせることで、極めてリアルなデータを生成する手法です。