Machine Learning
[CV 5] AutoEncoder
이미지를 효과적으로 압축해줄 수 있는 AutoEncoder에 대해 알아보자. 이것은 데이터 시각화를 위한 차원 축소에도 사용이 가능하다. 🌀 AutoEncoder Encoder에서 입력 데이터를 저차원 벡터로 압축한 뒤, Decoder에서 원래 크기의 데이터로 복원하는 신경망 Latent Vector 잠재 벡터. 가운데 code표시되어있는 가장 저차원의 벡터 원본 데이터보다 차원이 작으면서도, 원본 데이터의 특징을 잘 보존하고 있는 벡터 AutoEncoder는 궁극적으로 데이터의 중요 특징인, Latent vector를 잘 얻기 위한 방법이다. Latent vector를 바탕으로 다시 원본 데이터로 복원할 때에 발생하는 오류, 즉 복원 오류(Reconstruction Error)를 최소화하도록 훈련한다...
