레즈넷1 ResNet 구조를 이용한 AutoEncoder 구현 & 리뷰 Autoencoder(오토인코더) 란? 오토인코더는 딥러닝에서 주로 사용되는 비지도 학습 방법 중 하나입니다. 기본적인 아이디어는 입력 데이터를 압축하여 낮은 차원의 표현으로 만든 뒤, 그 압축된 표현을 사용하여 다시 원래의 입력 데이터를 재구성하는 것입니다. 이해하기 쉽게 예시를 들어보면, 시험공부를 위해 교재를 요약본을 만든다라고 생각해봅시다. 교재(원본이미지) 를 요약해서 만든 아래 중간 사진이 압축된 낮은 차원인 것이고. 이를 가지고 누가 다시 원래의 교재로 복구한다라고 생각해보시면 편하실 것 같습니다. 오토인코더는 주로 두 부분으로 나뉩니다 1. 인코더 (Encoder): 입력 데이터를 받아 압축된 표현 (latent representation 또는 코드)으로 변환합니다. 2. 디코더 (Deco.. 2023. 8. 16. 이전 1 다음 728x90
