반응형 오토인코더1 오토인코더(AE, AutoEncoder), Seq2Seq AE, 변이형 오토인코더(VAE, Variational AutoEncoder) 오토인코더(AE, AutoEncoder) 입력을 저 차원 잠재공간으로 인코딩한 후 디코딩하여 복원하는 작업. 즉, “원본Data를 재구성하는 방법”을 학습 원본 Input ==>> Encoder è 입력표현 ==>> Decoder ==>> 재구성된 입력 특징을 유추할 수 있는 것들이 모여 이미지를 생성하는 것으로 GAN대비 흐릿하고 초점이 불분명하다 (영상의학분야 등 같은) 아직 Data가 불충분한 분야에서 Data의 특징을 잘 담아내는 AE경우 부족한 학습 Data 보충에 효과적 L1규제 for AE – L1규제는 Data의 독립적인 변동성을 포착하지 못하는 경우 매개변수값을 0으로 강제하기 때문에 sparse encoding(희소 인코딩)을 초래하여 더 높은 차원의 숨겨진 레이어가 있는 불완전한 AE.. 2023. 8. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
