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[파이썬 딥러닝 파이토치] PART 03 Deep Learning

04 딥러닝의 발전을 이끈 알고리즘 - 2

AutoEncoder(AE)

• 대표적인 비지도학습 신경망 모델

• Input과 Output이 동일하며 Latent Space에 압축시켜 이 값을 새로운 Feature로 사용할 수 있다.

  • Latent Space : 잠재 공간 설명은 (여기)

• Feature Extraction의 일종으로 새로운 Feature를 사용했을 때보다 성능이 대부분 좋고 차원을 줄일 수 있는 장점이 있다.

Stack AE

• AE의 변형된 모델

• 압축된 특징을 반복적으로 Input으로 사용해서 Feature를 스택으로 쌓는 형태

• 이 때 학습시킨 모델을 재학습시킴 => Fine - tuning

Denoising AE(DAE)

• Robust meaning : 강건한

  • 학습해보지 않은 데이터라 하더라도 잘 분류하도록 강건한 모형을 만들어야 함

• 좀 더 강건한 Feature를 만들기 위한 AE

• Input에 약간의 noise를 추가해 학습시킴

• SDAE도 존재

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FashionMNIST_AE.ipynb

FashionMNIST_AE