Autoencoder2 생성형 AI의 주요 기술(2) - VAE(Variational Autoencoder) GAN과 함께 대표적인 Generative AI 모델인 VAE(Variational Autoencoder)에 대해 알아보겠습니다. 먼저 유사한 이름의 Autoencoder(자기부호화기)의 특징을 간략하게(자세한 사항은 이전 포스팅 2023.5.24일 자 참조) 알아보고, VAE와 GAN을 비교하여 각각의 장단점을 비교해 보도록 하겠습니다. 1. Autoencoder(자기부호화기) Autoencoder는 데이터를 압축하고 압축 해제하는 방법을 배우는 신경망 아키텍처 유형입니다. Autoencoder는 원래 비지도학습으로 차원 축소(dimensionality reduction)가 목적인 계승형 신경망입니다. Autoendocer는 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 이미지와 같은 입력을 받아 잠재 공간이.. 2023. 6. 29. 딥러닝(Deep Learning) (2) - 자기부호화기(autoencoder) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) (앞 편의 합성곱 신경망에 이어서 공부합니다.) 3. 자기 부호화기(autoencoder) 자기 부호화기(autoencoder)는 3층 구조의 계층형 신경망입니다. 자기 부호화기(autoencoder)는 입력층과 출력층에 같은 수의 인공 뉴런이 있고, 은닉층에는 입출력층의 인공 뉴런보다 적은 수의 인공뉴런을 배치한 형태입니다. (그림 2) 자기 부호화기(autoencoder)는 원래 비지도학습(unsupervised learning)으로 차원 축소(dimensionality reduction)가 목적인 계층형 신경망입니다. 그 의미를 살펴보면 다음과 같습니다. 자기 부호화기에 넣은 학습 데이터는 입력층의 신경망 개수가 같은 차수의 벡터입니다. 자기 부호화기에서는 특정 학습 데이터에 대응하는 데이터와 일치.. 2023. 5. 24. 이전 1 다음 728x90
