[오토인코더 (Autoencoder)] 오토인코더로 배우는 딥러닝 기초와 원리

딥러닝의 다양한 모델 중에서 오토인코더(Autoencoder)는 비지도 학습(unsupervised learning)에 속하는 특별한 신경망 구조입니다. 기본적으로, 오토인코더는 입력 데이터를 받아 내부 표현을 학습하고, 이를 통해 다시 원본 데이터에 가까운 출력을 생성하는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 데이터의 중요한 특징을 압축하여 효과적으로 표현할 수 있는 저차원의 코드로 변환하는 역할을 하게 됩니다. 오토인코더의 구조와 원리 기본 구조 오토인코더의 구조는 크게 세 부분으로 구성됩니다. 학습 원리 오토인코더의 학습 목표는 입력 x와 디코더의 출력인 복원된 데이터 x’가 최대한 유사하도록 만드는 것입니다. 이를 위해 주로 손실 함…….