반응형 생성AI2 [생성 AI] 오토인코더(Auto Encoder) [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄" 을 참조했습니다. 1. 오토 인코더(Auto Encoder) - 오토 인코더는 단순히 어떤 항목의 인코딩과 디코딩 작업을 수행하도록 훈련된 신경망을 말합니다.- 이 과정을 통해 출력이 가능한 원본에 가까워지도록 하는 결과물을 만드는 신경망을 훈련시킵니다. - 인코더(Encoder) * 역할 : 입력 데이터를 더 작은 차원의 표현으로 압축하는 역할을 합니다. 이를 통해 입력 데이터의 중요한 특징을 추출하고, 노이즈를 제거하거나 데이터의 구조적 특성을 반영할 수 있습니다. * 이때, 압축된 형태의 특징 벡터를, Latent Vector 또는 Latent Representation 이라고 합니다. - 디코더(Decoder) * 역할 : 인코더에 의해 생성된.. 2024. 5. 26. [딥러닝 with 파이썬] GAN (Generative Adversarial Networks) / 생성적 적대 신경망 / MNIST 데이터로 구현 이번에는 GAN, 생성적 적대 신경망에 대해서 알아보겠습니다. 1. GAN이란? - GAN은 Generative Adversarial Network의 약자로, 생성적 적대 신경망으로 불립니다. - 이는 딥러닝을 기반으로 한 모델로서, 이름에서 알 수 있듯이 생성, 즉 기존에 없던 것을 만들어내는 모델입니다. - GAN의 핵심 아이디어 * GAN의 핵심 아이디어는 생성자(Generator)와 구분자(Discriminator)라는 모델을 만들어 서로 경쟁시키는 것입니다. * 생성기는 더 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 노력하고, 구분자는 생성기가 생성한 데이터와 실제 데ㅣ터를 구분하려고 노력하는 것입니다. 이러한 경쟁을 통해 생성기는 점차 더 정교한 데이터를 생성하게 되며, 결과적으로 생성된 데이터는 실제.. 2023. 9. 25. 이전 1 다음 반응형
