[머신러닝/딥러닝]오토인코더(Autoencoder)

오토인코더(Autoencoder)는 비지도학습 유형의 딥러닝 모델 중 하나이며 입력된 데이터를 신경망에 통과시켜 똑같이 출력하는 기능을 한다. 입력 재건 자체보다는 입력을 잘 표현할 수 있는 은닉 표현(hidden representation)을 찾는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 입력 크기를 더 적은 차원으로 요약할 수 있다. 유의미한 정보는 모든 가능한 경우의 극히 일부분만을 차지하며 집중되어있다는 다양체 가정이 모델의 가능성을 뒷받침한다. 은닉층의 노드를 증가시킨다면 당연히 입력 데이터를 완벽하게 표현할 수 있지만 이는 오토인코더를 사용하는 목적을 퇴색시킨다.(over-fitting) 물론 더 적은 노드를 사용하면 완벽하게 입력데이터를 묘사할 수 없을지 모르지만 그럼에도 어느 정도 입력 데이터의 특..
머신러닝/딥러닝 2021. 8. 24. 09:44
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