VAE2 오토인코더(Autoencoder) 정의- 비지도방식으로 훈련하고, 해당 입력 데이터를 최대한 압축시킨 후, 데이터의 특징을 추출하여 다시 본래의 입력 형태로 복원시키는 신경망- 데이터 압축, 차원의 저주 예방, 특성 추출 키워드- Encoder, Decoder, Latent Variable, 차원의 저주 예방, 특성 추출 메커니즘 기술요소인코더 - 인지네트워크(recognition network) - 특성에 대한 학습을 수행 은닉층 - 모델의 뉴런 개수가 최소인 계층 (Latent Space) - 차원이 가장 낮은 입력 데이터의 압축 표현이 포함 디코더 - 생성 네트워크(generative network) - 은닉층에서 압축된 데이터를 원래대로 재구성(reconstruction)하는 역할 - 최대한 입력에 가까운 출력을 생성 잠재 .. 2024. 9. 20. VAE(Variational Autoencoder) 정의- 평균(μ)과 표준편차(σ)를 학습하여 사후확률을 최대화 하여 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술 키워드- 평균, 표준편차, 사후확률, 생성형 모델, Encoder, Decoder, Latent Space 메커니즘 기술요소Encoder - Input Layer - 학습할 x의 입력 데이터 - Encoder - 입력 데이터의 차원을 축소하여 학습, Auto Encoder 사용 Latent Space - 평균, 표준편차 벡터 - Input 값의 평균과 표준편차를 학습한 벡터 값 - Sample Latent - 평균, 표준편차를 통한 사후 확률 추론. - 변분추론을 통하여 근사적으로 학습 Decoder - Decoder - 사후 확률을 최대화하는 확률 분포를 학습하여 네트워크의 .. 2024. 9. 20. 이전 1 다음
