autoencoder

이 글은 이활석님의 'AutoEncoder의 모든 것'에 대한 강의 자료를 바탕으로 학습을 하며 정리한 문서입니다. https://youtu.be/rNh2CrTFpm4 [Steve-Lee's Deep Insight:티스토리] https://deepinsight.tistory.com/127?category=842339 내용을 참고하였습니다. Variational AutoEncoder Generative Model이란? 새로운 data instance를 생성할 수 있다. Discriminative model은 data instance 종류에 따라 나눌 수 있다. Generative models는 확률분포를 포착한다. Data Instance를 생성하는 것이 아닌 Training data..

이 글은 이활석님의 'AutoEncoder의 모든 것'에 대한 강의 자료를 바탕으로 학습을 하며 정리한 문서입니다. https://youtu.be/o_peo6U7IRM [Steve-Lee's Deep Insight:티스토리] https://deepinsight.tistory.com/126 내용을 참고하였습니다. AutoEncoder란 Keywords Unsupervised learning Representation learning Dimensionality reduction Generative learning Revisit Deep Neural Networks Deep Neural Network의 학습방법 Deep Neural Network가 학습할 때 Loss function을 해석하는 두 가지 관점의..

이 글은 이활석님의 'AutoEncoder의 모든 것'에 대한 강의 자료를 바탕으로 학습을 하며 정리한 문서입니다. https://youtu.be/o_peo6U7IRM [Steve-Lee's Deep Insight:티스토리] https://deepinsight.tistory.com/126 내용을 참고하였습니다. AutoEncoder란? Manifold Learning Manifold란 고차원 데이터를 데이터 공간에 뿌리면 sample들을 잘 아우르는 subspace가 있을 것이라는 가정에서 학습을 진행하는 방법 데이터의 차원을 축소시킬 수 있다. Manifold Learning 은 언제 사용? Data Compression Data Visualization Curse of dimensionality Di..