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 ..

1) 강의 [U] DL Basic [08/12] RNN (Recurrent Neural Network) (09강) Generative Models 1 (10강) Generative Models 2 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 과제 해설 확인 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 랜덤 피어 세션 다른조의 좋은점들을 받아들여 새로운 부분 추가 알고리즘 스터디 계획 2주간의 회고 4) 학습 회고 모더레이터 반쯤이 지나갔다. 지난 2주간 되돌아보며 회고를 하는 시간을 가졌고 조원들이 랜덤피어세션을 하고나서 다른조의 활발한 분위기에 힘입어 덩달아 우리조까지 더 친해지고 활기찬 분위기를 느낄 수 있어 좋은 시간이었다고 생각한다. 친해지는데 벌써 한계를 느낀 기분이었는데 랜덤피어세션의 영향은 상당했다. 앞으..