LSTM1 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
