오토인코더의 원리와 구현 방법 알아보기
오토인코더는 입력 데이터와 출력 값이 동일하도록 입력 데이터를 압축하고 복원하는 신경망 모델입니다. 이는 데이터의 표현이나 특성을 학습하고 재구성하는 능력을 제공합니다. 오토인코더는 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간으로 변환하고, 디코더는 원본 데이터를 잠재 공간에서 재구성합니다. 이를 통해 오토인코더는 입력의 압축된 표현을 학습할 수 있으며, 이를 통해 차원 감소 기능이나 데이터의 중요한 기능을 수행할 … Read more