오토인코더 (Autoencoder)는 비지도 학습(unsupervised learning)의 일종으로, 입력 데이터를 낮은 차원의 표현으로 압축하고 다시 복원하는 신경망 구조를 말합니다. 이 과정에서 오토인코더는 데이터에 내재된 중요한 특징을 학습하게 되죠. 아래에서는 오토인코더의 기본 구조, 작동 원리, 응용 분야에 대해 자세히 알아보겠습니다. 오토인코더의 기본 구조 오토인코더는 주로 세 부분으로 구성됩니다. 작동 원리 오토인코더는 인코더를 통해 입력 데이터 ( X ) 를 잠재 공간에 있는 저차원 데이터 ( Z )로 변환합니다. 이렇게 변환된 데이터는 다시 디코더를 거쳐 원본 데이터와 유사한 ( hat{X} ) 로 복원됩니다. 이 과정에서 복원 오류(re…….
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