문돌이 존버/데이터 분석
2024. 1. 5.
핸즈온 머신러닝 2 복습하기(챕터 17: 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습)
오토인코더(autoencoder)는 어떤 지도 없이도(레이블이 없는 훈련 데이터 사용) 잠재 표현(latent representation) 및 코딩(coding)이라 부르는 입력 데이터의 밀집 표현을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 강력한 특성 추출기처럼 작동하므로 심층 신경망의 비지도 사전훈련에 사용될 수 있고, 생성 모델(generative model)처럼 훈련 데이터와 매우 비슷한 새로운 데이터를 생성할 수도 있다. 오토인코더와 생성적 적대 신경망(GAN: generative adversarial networks)은 모두 비지도 학습이며, 둘 다 밀집 표현을 학습하고 생성 모델로 사용할 수 있다. 비슷한 애플리케이션이 많지만 작동 방식은 크게 다르다. 오토인코더는 단순히 입력을 출력으로 복사하는 ..
