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スタックノイズ除去オートエンコーダを説明している以下の文の空欄にはいる適切な単語を選択肢から選んでください． （空欄に当てはまらないものを選んでください．） 入力をいくらか ( Q1 ____ ) したものを用いてオートエンコーダを訓練し，デコーダで入力を復元できるように訓練することで モデルはノイズの特徴を学習することふができ，ノイズ除去機能を得ることができる． 1. プーリング 2. ドロップアウト 3. Weight decay 4. TBPTT

スパースオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください． スパースオートエンコーダでは，より意味のある特徴量を追加するために表現力を保ったまま，( Q1 ___ ) の組み合わせで入力を 復元するように訓練される．具体的には，コスト関数に ( Q2 ___ ) を示す正則化項を追加することである． この正則化項は（ Q3 ____ ）と呼ばれ、一般的に（ Q4 ____ ）を用いる [Q1の選択肢] 1. 少ないコスト関数 2. 少ない潜在変数 3. いくつかの隠れ層 [Q2の選択肢] 1. スパイク性 2. ダバース性 3. スパース性 [Q3の選択肢] 1. 密性ロス 2. 疎性ロス 3. 集性ロス [Q4 の選択肢] 4. Kullback-Leibler diviergence 5. Jensen-Shannon divergence 6. Wasserstein distance

スパースオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください． スパースオートエンコーダでは，より意味のある特徴量を追加するために表現力を保ったまま，( Q1 ___ ) の組み合わせで入力を 復元するように訓練される．具体的には，コスト関数に ( Q2 ___ ) を示す正則化項を追加することである． この正則化項は（ Q3 ____ ）と呼ばれ、一般的に（ Q4 ____ ）を用いる [Q1の選択肢] 1. いくつかの隠れ層 2. 少ないコスト関数 3. 少ない潜在変数 [Q2の選択肢] 1. ダバース性 2. スパース性 3. スパイク性 [Q3の選択肢] 1. 集性ロス 2. 密性ロス 3. 疎性ロス [Q4 の選択肢] 1. Wasserstein distance 2. Kullback-Leibler diviergence 3. Jensen-Shannon divergence

スタックオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． スタックオートエンコーダとは，( Q1 ___ ) を持つオートエンコーダのことである． 1. 複数の隠れ層 2. 複数のコスト関数 3. 複数のデコーダ

スタックオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢から選んでください． スタックオートエンコーダは（ Q1 ____ ）と、より複雑なコーディングを学習できる． 複雑なコーディングを学習し、訓練データを完全に再構築できるオートエンコーダは（Q2 ____ ）といえる． [Q1 選択肢] 1. 入力層よりも出力層のユニット数を大きくする 2. 出力層よりも入力層のユニット数を大きくする 3. 隠れ層の数を増やすと 4. 隠れ層の数を減らすと [Q2 選択肢] 1. 過小適合している 2. 過学習している 3. 自由度が低い 4. バイアスが大きい

スタックオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢から選んでください． スタックオートエンコーダは（ Q1 ____ ）と、より複雑なコーディングを学習できる． 複雑なコーディングを学習し、訓練データを完全に再構築できるオートエンコーダは（Q2 ____ ）といえる． [Q1 選択肢] 1. 隠れ層の数を増やすと 2. 隠れ層の数を減らすと 3. 入力層よりも出力層のユニット数を大きくする 4. 出力層よりも入力層のユニット数を大きくする [Q2 選択肢] 1. バイアスが大きい 2. 自由度が低い 3. 過小適合している 4. 過学習している

スタックオートエンコーダを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 から選んでください． オートエンコーダのエンコーダとデコーダが対象的に作られている時，エンコーダ層の ( Q1 ___ ) を均等化できる． こうすると，オートエンコーダ全体の ( Q1 ___ ) を半分にすることができ,時間コストの節約や ( Q2 ___ ) の抑制につながる． [Q1の選択肢] 1. 層の数 2. 入力のサイズ 3. 重み [Q2の選択肢] 1. 過小適合 2. 過学習 3. 特徴量の次元

再構築の精度に関する説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 一般的に，コーディング層の次元数を減らすと再構築の精度は下がる． 2. 複雑なコーディング（潜在変数）を用意するほど、モデルの汎化性能は向上する． 3. 入力の次元数に対して，コーディング層の次元数を 2 倍にすると必ず再構築ロスは 0 となる．

再構築の精度に関する説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 入力の次元数に対して，コーディング層の次元数を 2 倍にすると必ず再構築ロスは 0 となる． 2. 一般的に，コーディング層の次元数を減らすと再構築の精度は下がる． 3. 複雑なコーディング（潜在変数）を用意するほど、モデルの汎化性能は向上する．

単一の不完備なオートエンコーダモデルの用途として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください． 1. 生成タスク 2. 分類タスク 3. 次元圧縮