반응형 오토인코더1 Deep Learning | Autoencoder Autoencoder 머신러닝 학습 방법은 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 지도 학습은 프로그램에게 원하는 결과를 알려주고 학습하게 하는 방법이다. X와 Y가 둘 다 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습은 입력값으로부터 데이터의 특징을 찾아내는 학습 방법이다. X만 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습 중 가장 널리 쓰이는 신경망으로 Autoencoder가 있다. What is Autoencoder? 입력값과 출력값을 같게 하는 신경망으로, 가운데 계층의 노드 수가 입력값보다 적다. 입력 데이터를 압축하는 효과를 얻을 수 있고, 이 과정은 노이즈 제거에 효과적이다. 오토인코더의 핵심 기능 입력층으로 들어온 데이터를 인코더를 통해 은닉층으로 보내고, 은닉층의 데이터를 디코더를 통해 출력.. 2021. 7. 5. 이전 1 다음 반응형
