ノイズ除去オートエンコーダー (DAE) は、入力として使用されるデータに存在するノイズの量を削減することで、他のディープ ニューラル ネットワークのパフォーマンスを向上させるように設計された人工ニューラル ネットワークの一種です。信号のノイズが少ない場合には、見つけるのがより困難になるデータ内のパターンを検出できます。ノイズ除去オートエンコーダは画像処理アプリケーションでよく使用され、学習アルゴリズムを使用して不要なノイズを検出して除去することで、画像内のノイズの量を削減できます。
ノイズ除去オートエンコーダーは、入力と出力の差を最小限に抑えるようにトレーニングされています。これは、入力にランダム ノイズを導入し、学習アルゴリズムを使用して、トレーニング プロセス中にデータ内の目的の特徴とパターンをより適切に識別することによって行われます。入力内のノイズの量を減らすことで、ノイズ除去オートエンコーダーは目的の特徴とパターンをより適切に識別できるようになります。
一般に、ノイズ除去オートエンコーダは、画像の分類、認識、復元などの画像処理アプリケーションでノイズを低減するために使用されます。その他のアプリケーションには、時系列データの異常検出、音声信号のノイズ除去、オーディオ信号のノイズ除去などがあります。
ノイズ除去オートエンコーダーは、教師あり学習手法を使用する従来のニューラル ネットワークとは異なります。ノイズ除去オートエンコーダーはラベル付きデータを必要とせず、代わりにトレーニングの監視として入力データに依存します。そのため、ノイズ除去オートエンコーダーは教師なし学習アルゴリズムであり、通常は従来のニューラル ネットワークよりも実装が簡単です。また、必要なパラメーターも少なく、他のニューラル ネットワークの事前トレーニングにも使用できます。
ノイズ除去オートエンコーダーを使用すると、多くの場合、データ内に存在する特徴とパターンがより適切かつ正確に表現され、それを使用するニューラル ネットワークのパフォーマンスが向上します。
