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ディープオートエンコーダーについて詳しい方教えてください。

hir********さん

2020/2/1309:00:03

ディープオートエンコーダーについて詳しい方教えてください。

”Automated acquisition of explainable knowledge from unannotated histopathology images”の中でオートエンコーダが使用されているのですが、仕組みが全くわかりません。通常、オートエンコーダーというのは一度通すと人間には解釈し難いベクトルが返されると思うのですが、それをどのように解釈できるように画像に戻しているのでしょうか?機械学習を少し勉強しているのですが、理解できないので、深層学習に詳しく説明できる方がいれば、宜しくお願い致します。

補足深層学習、ディープラーニング 、クラスタリング

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ho0********さん

2020/2/1313:14:47

そんなキチンと読み込んだわけじゃないですが、画像を細かく分割し、分割した画像ごとにautoencoderに通し、その中間層をk-means++で100の特徴にクラスタリング。この100の特徴のうち、どれが陽性/陰性と関わっているかを各画像とクラスタリング結果から得られたベクトルから計算し、陽性への影響がでかい特徴を取得しているようです。可視化自体は影響のでかい特徴が分かる→影響のでかい中間層の要素が分かる→その要素に対して大きな勾配がかかっている場所をデコーダ側で求めてあげれば出来るんじゃないですかね(適当)

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