1. PCAではなく自己符号器（Autoencoder）を使うとき 非線形構造を捉えたいとき PCAは線形変換による次元削減で、データ分布が非線形多様体に沿っている場合は表現力が不足。 Autoencoderは非線形活性化関数を用いるため、複雑な分布や非線形関係を学習できる。
以下では代表的な次元削減手法10選を「名前」「主な特徴」「活用シーン」「向いているデータ」の観点でまとめました。まずポイントを簡単に整理すると、 特徴：データの共分散行列の固有ベクトルを用い、分散が最大となる方向に線形射影する最も基本 ...
Abstract: The system hybridizes the Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimensionality with the most appropriate Artificial Intelligence network autoencoder to perform efficient and secure ...
description: "13.1 Autoencoder: Starting with Compression and Reconstruction" title: "13.1 AutoEncoder: Starting with Compression and Reconstruction" order: 1 Before formally entering VAE (Variational ...
Before formally entering VAE (Variational Autoencoder), let us first look at a simpler and more intuitive model, which is also the predecessor of VAE: **AutoEncoder** [@hinton2006AutoEncoder]. If we ...
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