2013/02/06
Deep Learningの実装に関する記事が連続していますが、今回はStacked Denoising Autoencoders（SdA）について紹介します。
SdAは、前回の記事で実装したDenoising Autoencoders（DA）の層を組み合わせていくことで特徴抽出を行い、
最後の層でロジスティック回帰を用いて教師あり学習を行います。一応、SdAはDeep Belief Netsよりも画像認識では高い精度が得られているみたいです。
ソースは以下。
PythonによるDeep Learningの実装シリーズは、githubのリポジトリもご参照ください。
誤り・訂正がありましたら、コメント等、宜しくお願いいたします。