autoencoder1 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. 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 .. 2022. 5. 18. 이전 1 다음
