오토 인코더

https://velog.io/@jochedda/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-Autoencoder-%EA%B0%9C%EB%85%90-%EB%B0%8F-%EC%A2%85%EB%A5%98

• 입력 데이터 복제를 위해 훈련되는 일종의 딥러닝 신경망
• 입력 데이터가 들어왔을 때 해당 데이터를 최대한 압축 시킨후 데이터의 특징을 추출하여 다시 본래의 입력 형태로 복원 시키는 과정

Encoder => 인지 네트워크 Decoder => 생성 네트워크

사용 예시

• 차원 축소
• 추천 엔진
• 이상 탐지
• 이미지 잡음 제거
• 이미지 인식
• 이미지 생성

종류

1. Stacked AutoEncoder
2. Sparse AutoEncoder
3. Denoising AutoEncoder
4. Variational AutoEncoder
   • 인풋 이미지 X를 잘 설명하는 feature를 추출하여 Latent vector z에 담고, Latent vector z를 통해 x와 유사하지만 새로운 데이터를 생성하는 것을 목ㅅ적으로 함
   • 각 feature는 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 평균과 분산값을 나타내어줌
   • 생성형 모델이기 때문에 디코더를 학습시키는 것을 목적으로함