자동인코더1 딥러닝 자동인코더:작동 원리와 응용 분야까지 딥러닝 자동인코더(Autoencoders)자동인코더(Autoencoder)는 딥러닝에서 널리 사용되는 비지도 학습 모델로, 입력 데이터를 효율적으로 압축한 후 다시 원래 형태로 복원하는 데 중점을 둔 신경망입니다. 주로 데이터 차원 축소, 특징 추출, 노이즈 제거, 이상 탐지 등의 작업에 사용됩니다. 자동인코더는 입력과 출력이 동일한 구조를 가지며, 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 *인코더*와 이를 다시 복원하는 *디코더*로 구성됩니다.이 글에서는 자동인코더의 구조와 작동 원리, 주요 유형, 응용 분야, 그리고 모델 설계와 학습 과정에 대해 설명합니다. 자동인코더의 구조와 작동 원리자동인코더는 크게 두 부분으로 구성됩니다: 인코더(Encoder):인코더는 입력 데이터를 저차원 공간으로 압축합니다. 이는.. 2024. 12. 4. 이전 1 다음