Manifold Learning1 AutoEncoder(AE) AutoEncoder(오토 인코더)의 개념 AutoEncoder(AE)는 대표적인 비지도학습(Unsupervised-Learning) 신경망 모델이다. 기본적인 구조는 아래 그림과 같이 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되어 있다. Input data에 대해 인코딩(압축)한 후 다시 원래 Input data로 디코딩(복원)하는 개념이다. 아래 그림에서 보면 Input data $x$에 4라는 이미지 값이 들어와 있고, 이 input을 인코더로 압축하여 $z$를 생성한다. 이 때, 이 $z$를 Latent Vector라고 부르며 Latent Vector는 input data를 압축하여 차원을 축소한 것으로 볼 수 있다. Input data의 차원이 잘 축소되었는지 확인하기 위해서 이를 .. 2023. 8. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형