オートエンコーダによる低次元化と可視化

抄録

本稿では，人工知能分野と可視化分野における低次元特徴量の必要性という共通点を指摘した上で，人工知能分野における特徴抽出法であるオートエンコーダについて概説した．はじめに，オートエンコーダの構造について述べたうえで，その構造が可視化分野における手法とも関連性を持つことを指摘した．また，オートエンコーダが現在の人工知能の発展に寄与した経緯について述べ，最近のオートエンコーダの研究動向について紹介した．さらに，可視化における応用例として，オートエンコーダを非定常流れの時間変化の可視化に用いた研究について述べた．今後も両分野において，新しいオートエンコーダの構造利用法についても発展していくことが期待される．