Kerasブログの自己符号化器のチュートリアルをやります。
Building Autoencoders in Keras
このチュートリアルではMNISTの手書き数字のデータを例に色々な種類の自己符号化器を示しています。スクリプトは全て記事内に示されているので割愛します。上記の記事内でのモデルは Sequential() で生成したインスタンスに層を add していくのではなく、Model (functional API) で組み立てています。 この方法だと自己符号化器(エンコーダ + デコーダ)全体を学習して後からエンコーダ(デコーダ)部分のみ利用するというのが容易にできました。
以下はチュートリアル内で紹介されているモデルの理解のためのお絵描きです(この記事はお絵描きだけです)。
Building Autoencoders in Keras
このチュートリアルではMNISTの手書き数字のデータを例に色々な種類の自己符号化器を示しています。スクリプトは全て記事内に示されているので割愛します。上記の記事内でのモデルは Sequential() で生成したインスタンスに層を add していくのではなく、Model (functional API) で組み立てています。 この方法だと自己符号化器(エンコーダ + デコーダ)全体を学習して後からエンコーダ(デコーダ)部分のみ利用するというのが容易にできました。
以下はチュートリアル内で紹介されているモデルの理解のためのお絵描きです(この記事はお絵描きだけです)。
モデル1: 単純な自己符号化器
モデル3: 多層な自己符号化器
モデル4: 畳み込み自己符号化器
モデル5: ノイズ除去モデル
モデル6: 系列データに対する自己符号化器
モデル7: Variational autoencoder(VAE)→ 別の記事
VAE についてのお絵描きと実行結果は以下の記事に書きました。
Keras で変分自己符号化器(VAE)を学習したい - クッキーの日記