オートエンコーダ
スパース・オートエンコーダ(英: sparse autoencoder)とは、フィードフォワードニューラルネットワークの学習において汎化能力を高めるため、正則化項を追加したオートエンコーダのこと。ただし、ネットワークの重みではなく、中間層の値自体を0に近づける。
入力層のデータにノイズを加えて学習させたもの。制約付きボルツマンマシンと結果がほぼ一致する。ノイズは確率分布が既知であればそれに従ったほうが良いが、未知である場合は一様分布で良い。