AutoEncoder

• 라벨링 되지 않은 데이터의 효과적 코딩을 학습하는데 사용되는 인공신경망의 종류
• 차원 축소 등을 위해 representation learning 또는 feature learning을 비지도학습 형태로 학습하는 신경망

Basic Architecture

• encoder, decoder 두 부분으로 나뉨
• encoder : input을 code로 매핑(차원 축소 역할)
• decoder : code를 다시 input과 같은 크기로 output 생성(생성 모델 역할)

Variations

Regularized autoencoders

• Sparse autoencoder (SAE)
• Denoising autoencoder (DAE)
  • 임의의 데이터인 노이즈 데이터를 제거하거나 일부러 추가해 중요한 특징을 추출하도록 하는 auto encoder

• Contractive autoencoder (CAE)

Concrete autoencoder

Variational autoencoder (VAE)

• 노이즈를 주로 첨가함

활용 예시

• input data feature 추출
• 차원축소

Reference

https://www.slideshare.net/NaverEngineering/ss-96581209

https://www.youtube.com/watch?v=o_peo6U7IRM

https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder

https://www.slideshare.net/HyunKyuJeon3/8autoencoder

https://excelsior-cjh.tistory.com/187