AutoEncoder는 학습 데이터에 레이블 데이터를 별도로 구축할 필요가 없는, 주어진 데이터만으로 학습이 가능한 비지도 학습 신경망입니다. 엄밀히 말해 입력 데이터가 곧 레이블 데이터가 됩니다. AutoEncoder 신경망은 Encoder와 Decoder라는 2개의 신경망으로 구성됩니다. Encoder는 입력 데이터에서 중요한 정보만을 남기고 신경망의 입장에서 학습시에 중요하지 않다고 판단되는 정보는 제거함으로써 처음 입력 데이터의 크기보다 더 작은 크기의 데이터(z)를 생성해 주는 … AutoEncoder 계속 읽기