[n433] AutoEncoder

AutoEncoder

AutoEncoder는 신경망 종류 중 하나로, 입력 데이터를 압축한 뒤 다시 원래 크기로 복원한다. 압축하는 부분을 Encoder, 다시 복원하는 부분을 Decoder라고 한다.

위의 그림에서 핑크색으로 된 부분이 가장 저차원의 벡터, Latent Vector (잠재 벡터)이다. 저차원이지만 원본 데이터의 특징을 잘 보존하고 있다. 오토 인코더에서 굉장히 중요한 부분으로, 이 잠재 벡터를 잘 구해야 오토 인코더의 성능이 잘 나온다.

AutoEncoder를 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있다. 

• 차원 축소(Dimensionality Reduction)와 데이터 압축
• 데이터 노이즈 제거(Denoising)
• 이상치 탐지(Anomaly Detection)