- 오토인코드의 개념
- 대표적인 비지도 학습을 위한 인공신경망 구조 중 하나
- 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 것이 목표
- 출력층Output Layer의 노드 개수와 입력층 Input Layer의 노드 개수가 동일한 구조의 인공신경망.
- 오토인코드의 출력은 원본 데이터를 재국축한 결과(은닉층의 출력값)
- 따라서, 은닉층은 더 작은 표현력으로 원본 데이터의 모든 특징Features을 학습해야 합니다. 결과적으로 은닉층의 출력값은 원본 데이터에서 불필요한 특징들을 제거한 압축된 특징Compressed Features들을 학습하게 됩니다.
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