基本のAutoEncoderをなるべく少ないコードで実装していきます。 Tensorflowの公式チュートリアルを参考に実装を進めていきます ...

1. PCAではなく自己符号器（Autoencoder）を使うとき 非線形構造を捉えたいとき PCAは線形変換による次元削減で、データ分布が非線形多様体に沿っている場合は表現力が不足。 Autoencoderは非線形活性化関数を用いるため、複雑な分布や非線形関係を学習できる。