반응형 오토인코더2 [생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (1/2) [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄"을 참조했습니다] 1. 변이형 오토인코더(VAE, Variational Auto Encoder)란?- 변이형 오토인코더, VAE는 심층 신경망을 이용한 생성 모델의 하나로, 데이터의 잠재 공간(Latent Space)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 압축하고 복원하는데 사용되는 모형입니다. - 기존에 알아본 오토인코더(Auto Encoder)와 개념상 유사하지만, 다음과 같은 차이가 존재하는데요[생성 AI] 오토인코더(Auto Encoder) [생성 AI] 오토인코더(Auto Encoder)[해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄" 을 참조했습니다. 1. 오토 인코더(Auto Encoder) - 오토 인코더는 단순히 어떤 항목.. 2024. 5. 27. [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. 이전 1 다음 반응형
