積層オートエンコーダ（stacked autoencoder）
積層オートエンコーダ（stacked autoencoder）は、オートエンコーダを複数層に重ねた構造を持ち、ディープラーニングの一形態です。このアプローチは、入力層に近い層から順番に学習させる逐次的な方法を採用しています。まず、最初のオートエンコーダで可視層から隠れ層、再び可視層への学習が行われ、その後のオートエンコーダでは、前のオートエンコーダの隠れ層が次のオートエンコーダの可視層として利用されます。この過程で各隠れ層の重みが調整され、全体として調整されたネットワークが形成されます。
積層オートエンコーダの特徴は、事前学習（pre-training）とファインチューニング（fine-tuning）の二段階のプロセスを含むことです。事前学習では、隠れ層ごとに順番に学習が進められます。これは、通常のディープニューラルネットワークが全層を一気に学習するのとは異なります。ファインチューニング段階では、ロジスティック回帰層などの出力層が加えられ、ネットワーク全体の重みが調整されます。
また、積層オートエンコーダは、非線形な次元削減を行う能力を持ち、高次元データを低次元の潜在空間にマッピングする際に役立ちます。この逐次的な学習方法は、モデルの収束を速める効果があり、局所的な最適解に陥りにくくなるという利点も持っています。
ただし、最新の研究では、事前学習なしで一気にネットワーク全体を学習する手法が普及しており、活性化関数の工夫などによって勾配消失問題を克服し、効率的な学習が可能になっています。
積層オートエンコーダは、その複雑な構造により、通常のオートエンコーダよりも複雑な関数を近似する能力があり、高度なタスクに適用可能です。ジェフリー・ヒントンによって考案されたこの技術は、ディープラーニングの分野で重要な役割を果たしています
