教師なし Deep Learning

Deep Learning の制約
 Deep Learning は、基本、教師あり
バックプロパゲーションが、出力の誤差 ( 予想と正解ラベルの比較 ) を利用するから
教師なし Deep Learning
課題から、教師データに相当するものを作り出す
「最小化したい目標」があれば、誤差計算はできる
目標関数が微分可能なら、最小値となる正解が解らなくても、誤差は(微分係数を用いて近似)計算できる
オートエンコーダ（自己符号化器）
出力と同じ結果を正解とする : 途中の層が狭いならば、「次元圧縮」ができる
情報の生成にも利用可能