autoencoder1 오토인코더(Autoencoder) 오토인코더(Autoencoder)는 신경망 기반의 비지도 학습 알고리즘 중 하나로, 데이터의 특성을 추출하거나 차원을 축소하는 데 사용되는 기술입니다. 주로 데이터 압축, 잡음 제거, 특성 추출 등의 작업에 쓰이며, 딥러닝과 머신러닝에서 중요한 역할을 합니다. 오토인코더의 이름은 입력 데이터를 자기 자신으로 다시 재구성하도록 학습하는 방식에서 유래했습니다. 구성 요소 오토인코더는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: 인코더(encoder) 입력 데이터를 저차원의 표현으로 압축하는 역할을 합니다. 이 과정에서 입력 데이터의 중요한 특성을 추출하고 차원을 축소합니다. 주로 다층 퍼셉트론(MLP)과 같은 인공신경망을 사용합니다. 디코더(decoder) 코더에서 생성된 저차원 표현을 원래 입력 데이.. 2023. 9. 13. 이전 1 다음
