오토인코더정리1 파이토치 오토인코더 이론에 대해 알아보자 1. 오토인코더란 정보가 차원 축소되는 병목 구간(z)을 통과하면서 자동적으로 특징을 추출하는 방식으로 학습 딥러닝의 특성을 잘 반영한 학습 알고리즘 인코더(encoder)와 디코더(decoder)를 통해 압축과 해제를 반복하며 특징 추출을 자동으로 학습한다. 인코더는 입력(x)의 정보를 최대한 보존하도록 손실 압축을 수행(필요 없는 정보는 버린다.) 디코더는 중간 결과물(z)의 정보를 입력(x)과 같아지도록 압축 해제(복원)를 수행 복원을 성공적으로 하기위해, 오토인코더(autoencoder)는 특징(feature)을 추출하는 방법으로 자동학습 2. Encoder 복원에 필요한 정보를 중심으로 손실 압축 수행 필요 없는 정보 (뻔한 특징)는 버릴 수도 있다 ex) 일반적인 사람의 얼굴을 학습할 때: 사.. 2021. 7. 30. 이전 1 다음
