自己符号化器，オートエンコーダ (autoencoder)
可視層(入力層&出力層)と隠れ層の2層からなるネットワーク．つまり，入力層と出力層が同じになるようなネットワークを意味する．ジェフェリー・ヒントンが考案．
エンコード：入力層⇢隠れ層における処理
デコード：隠れ層⇢出力層における処理
また，可視層よりも隠れ層の数が少ないことから，エンコードの際に次元削減を行っているといえる．
積層オートエンコーダ (stacked encoder)
ディープニューラルネットワークのようにすべての層を一気に学習するのではなく，事前学習とファインチューニングで構成される処理のこと．教師なし学習．
事前学習 (pre-trainning)
入力層に近い層から順番に学習させていく，逐次的な方法．
ファイン・チューニング(fine-turning)
事前学習で隠れ層の重みを調整し終え，最後に ロジスティック回帰層(シグモイド関数 or ソフトマックス関数による出力層) を足し，重みの調整をもすること．
深層信念ネットワーク (deep belief networks)
教師なし学習に，制限付きボルツマシン(restricted boltzman machine)という手法を用いたもの．ジェフェリー・ヒントンが積層オートエンコーダを提唱した2006年にこちらの手法も提唱されている．
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ハンズオンによる説明