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Deep Autoencoder を用いてMNISTの学習を行ってみました。

 

エンコーダーは724次元→128次元→64次元→32次元

デコーダーは32次元→64次元→128次元→724次元

最適化の方法は adadelta

損失関数は binary crossentropy

なお、畳み込みなし。

学習データはMNIST(学習用60,000個、評価用10,000個)

 

結果:

(以下の画像は上段が入力画像、下段が出力画像です)

初期段階(epoch=1)

 

epoch=10

 

epoch=100

 

学習が進みにしたがい、Autoencoderの再現がうまく行くようになっている様子がわかります。

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