autoencoderとは？初心者でも分かる基本ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

autoencoderとは？初心者向けに丁寧に解説

このページでは autoencoder とは何かを、初めて学ぶ人にも分かるように噛み砕いて説明します。

まず、autoencoder は「入力を小さな情報に圧縮して、元の形に戻す」ニューラルネットワークです。日本語では「自己符号化器」と呼ばれることもあります。

仕組み

仕組みはとてもシンプルです。データをエンコーダーに通して 潜在表現 と呼ばれる小さなコードを作り、デコーダーはそのコードから元のデータを再現します。つまり x を z に変換してから x̂ を作る作業です。

学習のポイント

学習中は、入力 x と出力 x̂ の差を減らすことに集中します。差の代表的な指標には 平均二乗誤差 や クロスエントロピー があり、それを最小にするようにネットワークのパラメータを調整します。

なぜ使われるのか

データの要点を「圧縮されたコード」として捉える力があるため、次のような場面で使われます。

・データの特徴を抽出して別の作業を楽にする

・ノイズを取り除く前処理として役立つ

・データを低次元に表現して視覚化する

主な種類

基本的な Vanilla autoencoder、ノイズを加えたデータで学習して頑健さを高める Denoising autoencoder、中間層を「疎に」して特徴を絞る Sparse autoencoder、確率的な潜在空間を扱いデータを生成する Variational autoencoder（VAE）など、いくつかの派生があります。

簡単な比較表

種類	特徴	用途
Vanilla autoencoder	入力を圧縮して再構成	基本的な特徴抽出
Denoising autoencoder	ノイズ耐性を高める	ノイズ除去前処理
Variational autoencoder (VAE)	確率的な潜在空間	新しいデータを生成

使い方の流れ

1) データを集める 2) 正規化・前処理を行う 3) エンコーダーとデコーダーを作る 4) 学習して評価する 5) 潜在表現を活用する、などが基本のステップです。

注意点

データ量が少ないと過学習の危険 があり、適切な正則化や適切な容量のネットワーク選びが大切です。データの多様性を確保し、評価指標を複数用いてよく検証しましょう。

実世界の例として、写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）のノイズを低減したり、医療データの特徴を取り出す際にも autoencoder が使われます。学習データが豊富で多様であれば、潜在空間はデータの「意味のある」特徴を表すように変わります。

autoencoderの関連サジェスト解説

variational autoencoder とは: variational autoencoder とは、入力データ x を圧縮して潜在変数 z に表現し、その潜在変数から元のデータを再現する“自動エンコーダー”の一種です。ただし普通の自動エンコーダーと違い、潜在変数 z を確率分布として扱います。具体的には、入力 x から z の分布 q_phi(z|x) を推定し、別の分布 p_theta(x|z) でデータを復元します。このモデルはニューラルネットワークで構成されたエンコーダーとデコーダーを使い、z はただの点ではなく、ある分布の中のサンプルとして扱われます。学習時には、データの観測 likelihood と、z の分布が事前分布 p(z) に近づくように KL 散度を組み合わせた指標を最大化します。これを Evidence Lower Bound（ELBO）と呼び、再parameterization trick を用いて微分可能にします。訓練後は、z を p(z) からサンプルしてデコーダーに入れるだけで新しいデータを生成できます。潜在空間が滑らかに連続していることから、ある z から別の z へ意味のある補間が可能です。これが variational autoencoder とはの魅力で、画像の生成や欠損データの補完、異常検知などにも応用されます。一方で課題もあります。出力がぼやけることが多かったり、現実的な画像を作るには多様な工夫が必要です。beta-VAE や条件付き VAE (CVAE) などの派生もあり、潜在空間の解釈性を高めたり生成品質を改善したりする研究が活発です。初心者向けのポイントとしては、エンコーダーは x から mu と log_var を出し、再 parameterization trick で z が mu と var からサンプルされることを理解すること。そのうえで、データの分布を近似するイメージをつかむと、VAE の仕組みが見えやすくなります。
denoising autoencoder とは: denoising autoencoder とは、ノイズを含んだデータをきれいな状態に戻すことを学ぶニューラルネットワークの一種です。もともとの名前はオートエンコーダー(autoencoder)で、入力を圧縮してから復元する仕組みを使います。denoising autoencoder では、データをそのまま渡すのではなく、入力にノイズを加えた“ノイズありデータ”を使って学習します。ノイズありデータを入力すると、ネットワークは元のきれいなデータを再現するように調整され、ノイズに強い特徴を身につけます。基本となる構造は、エンコーダとデコーダの二つの部分です。エンコーダは入力を低次元の特徴に圧縮し、デコーダはその特徴から元のデータを再構成します。訓練では、きれいなデータ x を用意し、それにノイズを加えて x_noisy を作ります。ネットワークは x_noisy を入力として受け取り、出力 x_hat を作ります。目的は、x_hat が元の x とできるだけ近くなるようにすることです。損失関数としては、平均二乗誤差（MSE）やL1損失を使い、学習は確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムで進めます。ノイズの種類はさまざまです。画像データなら、ピクセルの一部を隠すマスキングノイズ、ピクセル値に小さな乱れを加えるガウシアンノイズ、またはランダムに一部を欠損させる方法などが使われます。画像だけでなく、音声やテキストのデータにも同じ考え方を応用できます。学習後は、未知のノイズがあるデータにも元のきれいなデータに近い復元を期待できます。デコーダは畳み込み層や再帰型層など、データの種類に合わせたアーキテクチャを使えます。画像データなら畳み込みオートエンコーダー、時系列データならリカレントオートエンコーダーなど、目的に合わせて設計します。denoising autoencoder は、データの特徴を安定して表現するための前処理として使われることが多く、深層学習の他のモデルを学習するときの“下準備”としても役立ちます。実際には、画像のノイズ除去、音声の品質改善、欠損データの補完など、幅広い応用例があります。注意点として、デノイズングオートエンコーダーは万能薬ではありません。学習に使うノイズの分布が現実データと違うと、うまく機能しないこともあります。また、過度に訓練データに適合してしまうと汎化能力が落ちる可能性があるので、適度なノイズレベルと正則化を意識して設計することが大切です。
masked autoencoder とは: masked autoencoder とは、欠損データを再現することを目的としたモデルの一種です。従来のオートエンコーダと似ていますが、入力の一部をマスクして隠す点が大きな特徴です。画像を小さなパッチに分け、ランダムにその中の多くを見えないようにします。次に、見えているパッチだけを使ってエンコーダが潜在表現を作り、マスクされたパッチを元にデコーダが元の画像を再構成します。このようにして学習する目的は、欠けている部分を正しく推測できる力を高めることです。教師ありデータを使って正解を指示するのではなく、入力だけから学ぶ自己教師あり学習の一種です。MAE と呼ばれることも多く、特に Vision Transformer（ViT）などのモデルと組み合わせて画素レベルの再構成を行います。マスクの割合はデータやタスクにより異なりますが、よく使われるのは約75％程度をマスクして学習します。これにより大量のラベルなしデータを活用でき、データ量が多いほど良い表現を得やすくなります。実務では、前処理として特徴表現を作る目的や、物体認識・セグメンテーション・画像検索といった下流タスクの性能向上を狙って使われることが多いです。イメージとしては、ジグソーパズルの欠けたピースを周囲のピースから推測して埋めていくような感覚です。初心者には、オートエンコーダという基本的な考え方に、マスクという「見えない情報を推測する」工夫が加わっていると理解すると良いでしょう。なお、MAE は計算資源を要することがあるため、環境に合わせてマスク割合やモデルのサイズを調整することが大切です。

autoencoderの同意語

オートエンコーダ: 入力を低次元の潜在表現に圧縮するエンコーダと、それを使って元データを再構成するデコーダを備えたニューラルネットワークの一種。次元削減や特徴抽出、ノイズ除去、表現学習の前処理などに広く使われる。
オートエンコーダー: オートエンコーダの別表記。英語の autoencoder のカタカナ表記で、同じ意味・用途を指す。
自己符号化器: データを自己符号化することを目的とするニューラルネットワーク。入力を圧縮して再構成する構造で、特徴抽出やデータ圧縮の基礎として用いられる。
自己符号化ネットワーク: 自己符号化器と同義の名称。入力を圧縮・再構成するネットワークで、潜在表現の学習を目的とする。
自己符号化型ニューラルネットワーク: 自己符号化の性質を持つニューラルネットワーク全般を指す呼称。入力を圧縮して再構成する役割を持つ。
エンコーダ・デコーダ型ニューラルネットワーク: オートエンコーダの構成を表す別称。エンコーダとデコーダの二部構成で、入力を潜在表現へ圧縮し、そこから元データを再構成する機能を持つ。
エンコーダ・デコーダ型ネットワーク: 同上。実装としてはエンコーダとデコーダを連結して学習するモデル。
自己符号化モデル: 自己符号化の考え方を取り入れたモデル全般を指す名称。

autoencoderの対義語・反対語

エンコーダー単体モデル: 入力を低次元の潜在表現へ圧縮・変換する部分だけを使う設計。オートエンコーダーのデコーダを用いて入力を再構成する機能は持たない。主に特徴抽出・埋め込み作成に用いられる。
デコーダー単体モデル: 潜在表現や別データからデータを生成・復元するデコーダ部分だけを使う設計。エンコーダなしで入力を直接再構成することを目的としない。
非再構成型モデル: 入力データの再現を目的とせず、分類・回帰・予測など別のタスクを狙うモデル。
分類モデル: 入力をカテゴリへ割り当てる予測を行うモデル。再構成は目的外で、特徴はあくまで分類のために抽出される。
回帰モデル: 入力データから連続値を予測するモデル。再構成を行わず、値の推定を重視する。
判別モデル: データの所属クラスを判定するモデルの総称。再構成を伴わず、識別・判定を主眼とする。
生成モデル（再構成を伴わない生成）: 新しいデータを生成することを目的とするが、元データの再構成は行わないタイプのモデル。GANのように直接新規データを作る設計が代表例。
下流タスク志向型表現学習モデル: 再構成を目的とせず、得られた特徴表現を用いて別の下流タスク（分類・回帰など）を解くことに焦点を当てるモデル群。

autoencoderの共起語

エンコーダ: autoencoder の入力を潜在表現に変換するネットワーク部。
デコーダ: 潜在表現から元データを再構成するネットワーク部。
潜在空間: データの圧縮表現を格納する低次元の表現領域。
潜在表現: エンコーダが出力する潜在（内部）表現。
潜在ベクトル: 潜在空間上の具体的なベクトル表現 z。
再構成誤差: 元データと再構成データとの差を測る誤差。
再構成: 入力データを再現する行為。
圧縮: データのサイズを小さくする処理。
次元削減: 高次元データを低次元へ縮約する目的の処理。
表現学習: データから有用な表現を自動で獲得する学習。
特徴学習: データの特徴を自動抽出するプロセス。
教師なし学習: ラベルなしデータで学習する方法。
ニューラルネットワーク: 多数のニューロンを接続した学習モデルの総称。
深層学習: 多層構造のニューラルネットワークを使う学習分野。
損失関数: モデルの予測と実データのずれを測る指標。
平均二乗誤差: 再構成誤差を評価する代表的な指標。
MSE: Mean Squared Error の略。
バイナリ交差エントロピー: 二値データの再構成時に用いる損失関数。
バイナリクロスエントロピー: 別名として使われる二値データの損失関数。
バックプロパゲーション: 誤差をネットワークに逆伝播して勾配を計算する学習法。
誤差逆伝播: 同上。
正則化: 過学習を抑えるための手法。
スパースオートエンコーダ: 潜在表現をスパースにする制約を加えた自動符号化器。
デノイジングオートエンコーダ: 入力データにノイズを加え、ノイズ除去を学習するオートエンコーダ。
変分オートエンコーダ: 確率的潜在変数を扱うオートエンコーダの一種。
VAE: Variational Autoencoder の略。
畳み込みオートエンコーダ: 畳み込み層を使って画像などのデータを扱うオートエンコーダ。
CAE: Convolutional Autoencoder の略。
階層型オートエンコーダ: 複数のエンコーダ/デコーダを階層的に組み合わせた構造。
スタックドオートエンコーダ: 層を積み重ねた深いオートエンコーダの一種。
ノイズ: 入力データに加える雑音。
ノイズ耐性: ノイズが混じったデータでも良い再構成を出せる能力。

autoencoderの関連用語

オートエンコーダ: 入力データを圧縮して低次元の潜在表現を作り、それを用いて元データを再現するニューラルネットワーク。データの特徴抽出や次元削減、データ圧縮に活用されます。
エンコーダ: 入力データを潜在表現へ写像する部分。通常は複数層のニューラルネットで構成されます。
デコーダ: 潜在表現から元データを再現する部分。エンコーダの出力を受け取り、元のデータを復元します。
潜在空間 / 潜在表現: データの本質的な情報を低次元で表す空間。オートエンコーダの中核となる表現です。
ボトルネック: エンコーダの最終層で潜在表現を得るために情報を絞る部分。次元削減の制約を設ける役割を果たします。
再構成誤差 / 再構成損失: 入力データとデコーダが出力した再構成データとの差を示す指標。これを最小化するように学習します。
平均二乗誤差 (MSE): 再構成誤差を測る代表的な指標の一つ。再構成データと元データの差の二乗平均を用います。
クロスエントロピー損失: 確率的な出力やバイナリデータで用いられる再構成誤差の指標。確率分布の誤差を評価します。
正則化: モデルの過学習を防ぐために、重みの大きさや複雑さを抑える工夫。
L1正則化: 重みの絶対値の総和を罰として加える正則化。スパースな表現を促すことが多いです。
L2正則化: 重みの二乗和を罰として加える正則化。滑らかな重みの分布を促します。
ドロップアウト: 訓練時にランダムに一部のニューロンを無効化して過学習を抑える手法。
スパースオートエンコーダ: 潜在表現をなるべくゼロに近づける正則化を加え、特徴を選択的に抽出するオートエンコーダです。
デノイジングオートエンコーダ (DAE): ノイズを加えた入力を元のクリーンなデータに復元する訓練を行い、堅牢な特徴を学習します。
深層オートエンコーダ: 複数の隠れ層を持つ深いオートエンコーダ。より高度な特徴抽出が可能です。
積層オートエンコーダ / スタックドオートエンコーダ: 複数のオートエンコーダを段階的に積み重ねて学習する構造。前層の出力を次の層の入力にします。
畳み込みオートエンコーダ (CAE): 画像データなどに対して畳み込み層を用いて特徴を抽出・再構成するオートエンコーダ。
再パラメータ化トリック: 変分オートエンコーダ (VAE) で潜在変数を微分可能にするための手法。乱数の影響を μ と σ からのサンプルとして扱います。
変分オートエンコーダ (VAE): 潜在空間を確率分布として扱い、データ生成を目的とする生成モデルの一種。学習時に正則化としてKLダイバージェンスを用います。
KLダイバージェンス: 2つの確率分布の差を測る指標。VAEの学習で潜在分布を事前分布に近づけるために使用します。
再パラメータ化: VAEにおいて潜在変数をサンプリング可能にする手法。μとσからサンプルを生成します。
重み結合 / 重みの結合 (Weight tying): エンコーダとデコーダ間で重みを共有する設計。パラメータ数を減らし安定性を向上させます。
データ圧縮: 情報を小さな容量にまとめる行為。オートエンコーダの基本的な用途の一つです。
次元削減: データを低次元に縮小する手法。可視化や後続処理の効率化に役立ちます。
異常検知 (Anomaly detection): 再構成誤差が大きいデータを異常と判定する用途。セキュリティや品質管理で活用されます。
特徴抽出: データから意味のある表現を取り出す作業。潜在表現がこの役割を担います。
ニューラルネットワーク: 多数のニューロンと層で情報処理を行うモデル。オートエンコーダの基本的な土台となります。
学習アルゴリズム: 誤差を最小化するための最適化手法。代表例には Adam、SGD、RMSprop などがあります。
評価指標: 再構成誤差や潜在表現の品質、生成物の品質などを評価する尺度。
データセット: 学習用のデータ集合。高性能なオートエンコーダには大量のデータが必要な場合があります。
ノイズ耐性: ノイズの影響を受けづらい表現を学習する能力。デノイジングオートエンコーダが典型例です。