VAE1 오토인코더 & 생성형 모델 & 전이 학습 오토인코더란?입력 데이터를 압축하고, 이를 다시 복원하는 과정을 통해 데이터를 효율적으로 표현하는 비지도 학습 모델이다. 주로 차원 축소, 잡음 제거, 생성 모델 등 다양한 분야에서 활용된다. 구조 √ 인코더(Encoder) : 입력 데이터를 압축하여 저차원 표현으로 변환하는 역할이다. 주요 특징들을 선택해 작은 벡터로 압축한다. √ 잠재 공간(Latent Space) : 인코더에서 압축된 정보가 잠시 저장되는 공간이다. 핵심 특징을 함축하고 있으며, 차원이 낮기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있지만 중요한 특징들은 남아 있다. √ 디코더(Decoder) : 압축된 데이터를 다시 원래 크기로 복원하는 역할이다. 역과정을 수행하며 데이터를 원래의 형태에 가깝게 재구성한다. 입력 데이터와 출력 .. 2024. 11. 5. 이전 1 다음
