G-010
スパースモデリングによる積層自己符号化器の情報圧縮機構の明確化

○石川眞澄（九工大/ファジィシステム研究所）

深層学習の進展はめざましいが，獲得される特徴量は明確でなくまた判断理由も人には理解できないことが多い。これらの困難の解消にL1ノルムなどを用いるスパースモデリングが有望であると考えている。本稿では深層学習の有力なモデルの一つである積層自己符号化器を取り上げ、スパースモデリングを用いてその情報圧縮機構を明確にしたい。恒等写像を用いると情報は正確に再現できるが情報圧縮にはならず、誤差を含む疑似恒等写像を取り入れることが必須である。情報圧縮と再現誤差の関係、積層自己符号化器の冗長性の有無などのいくつかの論点について計算機実験を用いて明らかにしたい。