　はじめに

オートエンコーダの人気が落ちている！！
ということで
オートエンコーダを使った独自のニューラルネットワークを作ろうと思い立ち
考えついたものを書きます！！
まあ、昔からあったら教えてください…

　説明

まず、オートエンコーダを１つ用意します。(^^♪
絵が下手だと！！（~~センスがないな～～( ´∀｀ )~~）
そんなことはどうでもいい！！！！
次にもう一つ用意します。(^^♪

時系列もつけていきます。
番号が若いほど最近のものです。
時系列ごとにオートエンコーダをやるのは処理的に難しい。
なので過去のオートエンコーダを転移学習していこうと考えました。

その時重要なのは
過去のオートエンコーダに計算しているデータをそのまま入れること
現在のオートエンコーダは過去のオートエンコーダの重みｗを変更することができない（ただし、影響として１つしかない層に現在のオートエンコーダの層の値に重みｗを与えた値を足すことができる）
過去のオートエンコーダは影響を記録しすべてを計算する
過去、現在関係なく影響自体が与えられていないオートエンコーダは計算しない
そして現在の影響、重みｗすべてが０に近くなるようにする
です。（キャラ崩壊中）
そうするとできるかぎり０にしたとき

５と９は１と１０という範囲でかかわりを持っており
また同じようなオートエンコーダの種類分布だとオートエンコーダをしなくても
影響を少しおなじものに与えるだけでデータを再現できそれにより次のものや
オートエンコーダを物の識別子に見立てられると考えています。

終わりに

数学の式を書かなかったので
次に投稿するときはがちがち図なしで書きます。
よくわからなかった
とか
数式で見てみたい
と思った人はストックしてください。
コメントに文句かいてもいいですよ。