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오토인코더(Autoencoder)란?
Autoencoder란? Autoencoder는 비지도 학습에 사용하는 딥러닝의 한 유형이다. Autoencoder는 차원 축소 기술인 Principal Component Analysis (PCA)와 비슷하다. 차이점은 PCA 는 차원축소에 선형 변환을 사용하지만, Autoencoder는 비선형 변환을 사용한다는 점이다. Autoencoder의 구조 autoencoder는 이런 식으로 생겼다. 인코더와 디코더는 각각 이런 역할을 한다. 1. Encoder: 여기서는 입력을 더 적은 요소나 비트로 압축한다. 입력을 latent space 나 bottleneck 지점까지 압축한다. 이렇게 압축된 입력을 인코딩된 비트(encoded bits)라고 한다. 2. Decoder: 디코더는 인코딩된 비트를..
