오토인코더(AutoEncoder, AE) 란?

오토인코더란 무엇이고 왜 사용하는 것일까?

• AutoEncoder(오토인코더)는 입력 데이터를 저차원의 벡터로 압축한 뒤 원래 크기의 데이터로 복원하는 신경망이다.
• 쉽게 말해 단순히 입력을 출력으로 복사하는 신경망이다.
• 비지도학습에서 사용되며 입력 데이터를 가공하여 목표값을 출력하는 방식이 아니기에 레이블 정보가 없는 데이터의 특성을 분석하거나 추출을 목표로 사용된다.
• 또한 차원 축소나 데이터의 압축, 데이터의 노이즈 제거, 이상치를 탐지하는데에도 이용한다.

오토인코더의 구조

• 인코더의 역할은 입력을 내부 표현(데이터 차원을 축소시켜 벡터로 압축)으로 변환을 한다.
• 디코더의 역할은 내부 표현(*Latent 벡터를 업샘플링)을 출력으로 변환 한다.

*Latent(잠재 벡터): 원본 데이터보다 차원이 작으면서, 데이터의 특지을 잘 보존하고 있는 벡터를 의미한다.