41. 오토인코더(keras)

41.1 오토인코더(autoencoder)

41.1.1 주성분분석으로 처리하는 일차원 데이터 처리 방식을 딥러닝 방식으로 확장하는 방식으로 비지도학습 방법

41.1.2 다차원 입력 데이터를 저차원 부호로 바꾸고 다시 저차원 부호를 처음 입력한 다차원 데이터로 바꾸면서 특징점들을 찾아내는 방식

41.1.3 핵심적인 정보만을 남기고 사람이 잘 느끼지 못하거나 둔감한 정보는 손실시키는 압축 방식, 출력값은 입력값의 근사치(노이즈가 있는 데이터가 주어졌을 때 노이즈를 제거하여 원래의 데이터를 재현하는데 사용되는 모델)

41.1.4.1 입력층에 들어온 다차원 데이터가 차원을 줄이는 은닉층으로 입력됨

41.1.4.2 은닉층의 출력이 부호화 결과

41.1.5.1 은닉층에서 출력한 부호화 결과가 출력층으로 들어가는데 이 때 출력층의 노드수는 은닉층의 노드 수보다 많음. 더 높은 차원의 데이터로 되돌아감

41.1.5.2 출력층은 입력층과 노드수가 동일함

41.1.6.1 AE를 구성하는 계층이 완전 연결 계층이라고 가정

41.1.6.2 필기체 숫자를 차원이 작은 데이터로 부호화한 뒤 원래 이미지와 유사하게 다시 복호화