반응형 ae3 [딥러닝 with Python] Anomaly Detection 방법론 : Reconstruction Based Approach 이번 포스팅은 지난번 포스팅한 Anomaly Detection과 연관된 내용을 가지고 있습니다.[딥러닝 with Python] Anomaly Detection이란? (이상 탐지) 1. Anomaly Detection 문제 접근 방법 - 비교적 과거에 연구되어온 Anomaly Detection 문제를 접근하는 방법은 아래와 같이 크게 3가지 정도로 볼 수 있습니다. 1) Classification 기반 방법론 : Normal vs Abnormal 또는 Normal vs Faulty Type에 대해 이진 분류를 하는 것입니다. 이때 일반적으로 Abnormal class의 경우 소수 클래스에 속하기 때문에 Oversampling 또는 Undersampling을 통해 클래스 불균형을 해결한 뒤 학습 시키는 .. 2024. 11. 25. [개념정리] ELBO란? Evidence Lower Bound란? 이번에 알아볼 것은 Variational Auto Encoder에서 중요한 역할을 하는 개념 중 하나인 ELBO에 대해서 알아보겠습니다. 1. ELBO란? Evidence Lower Bound란?- ELBO는 학습 데이터의 log likelihood를 최대화하기 위해 사용되는 최적화 목적함수 중 하나입니다. - ELBO는 입력 데이터 x에 대한 잠재 변수 z가 있는 모델에서 log likelihood 인 logp(x)를 직접 계산하기 어려운 경우, 이를 대신해서 최적화하는 하한(Lower Bound)를 제공해줍니다. - ELBO의 유도(Derivation)에 대해 알아본다면, 다음과 같이 데이터 x의 loglikelihood인 logp(x)를 approximate하는 상황을 가정해보겠습니다. - 이 적.. 2024. 10. 30. [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. 이전 1 다음 반응형
