오토인코더: 딥러닝 구조 및 핵심 개념 오토인코더는 다양한 딥러닝 모델 중 하나로, 입력 데이터의 중요한 특징을 압축하여 표현하는 비지도 학습 방법입니다. 이를 이용하여 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, 특징 추출과 같은 다양한 과제에 활용됩니다. 오토인코더의 구조 오토인코더는 크게 두 부분으로 구성되는데, 인코더(encoder)와 디코더(decoder)가 그것입니다. 이 두 과정을 거쳐, 오토인코더는 입력 데이터의 중요한 특성을 유지하면서도 차원을 축소하는 기능을 수행합니다. 핵심 개념 차원 축소: 오토인코더는 본질적으로 차원 축소를 수행하는 알고리즘입니다. PCA(주성분 분석)과 같은 전통적인 방법보다 더 복잡하고 비선형적…….
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