抽象的な特徴表現

積層オートエンコーダの仕組みは、複数のオートエンコーダが階層状に積み重ねられた構造になっています。各オートエンコーダは、入力データをエンコーダ部分でより抽象的な中間表現（潜在表現）に変換し、デコーダ部分で元の入力データに近いものを復元します。 オートエンコーダを積み重ねることで、より高次の特徴を抽出し、音声データのような複雑なデータをより効率的に表現できます。各層のオートエンコーダは、前の層の潜在表現を入力として受け取り、より抽象的な潜在表現を出力します。最終層の潜在表現は、データの最も重要な特徴を捉えるコンパクトな表現になります。 この階層構造により、積層オートエンコーダは画像やテキストなどのさまざまなデータセットから重要な特徴を自動的に学習することができます。学習後は、潜在表現を他のタスク、たとえば分類や生成モデリングに使用できます。