복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶10.2 오토인코더 (Autoencoder) 오토인코더는 입력 패턴과 출력 패턴이 같은 신경망 (모양, 값 모두 같게) - 사람이 레이블을 달 필요가 없는 비지도 학습 - 고전적인 응용 : 영상 압축, 잡음 제거 등 - 딥러닝 응용 : 특징 추출 또는 생성 모델 (중간에 살짝 변형해 조금 다른 애를 출력한다.) 기본 아이디어 - 입력 데이터를 압축된 표현(representation) 또는 특징으로 인코딩(encoding) - 압축된 표현은 다시 원래 입력 형태로 디코딩(decoding) 오토인코더 학습 - 입력과 출력의 차이를..
