{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''오토인코더'''(Autoencoder)는 인코더를 통해 입력을 신호로 변환한 다음 다시 디코더를 통해 레이블 따위를 만들어내는 [[비지도 학습]] 기법이다.<ref>{{저널 인용|doi=10.1002/aic.690370209|title=Nonlinear principal component analysis using autoassociative neural networks|journal=AIChE Journal|volume=37|issue=2|pages=233–243|date=1991|last1=Kramer|first1=Mark A.|url= https://www.researchgate.net/profile/Abir_Alobaid/post/To_learn_a_probability_density_function_by_using_neural_network_can_we_first_estimate_density_using_nonparametric_methods_then_train_the_network/attachment/59d6450279197b80779a031e/AS:451263696510979@1484601057779/download/NL+PCA+by+using+ANN.pdf}}</ref>

== 종류 ==
* [[변분 오토인코더]] (Variational autoencoder, VAE) : [[변분 베이즈 방법]]을 이용한 오토인코더.

== 응용 ==
오토인코더의 두 가지 주된 응용은 차원 축소와 정보 검색이지만,<ref name=":0">{{서적 인용|url=http://www.deeplearningbook.org|title=Deep Learning|last1=Goodfellow|first1=Ian|last2=Bengio|first2=Yoshua|last3=Courville|first3=Aaron|publisher=MIT Press|date=2016|isbn=978-0262035613}}</ref> 현대적인 변형법이 다른 곳에도 응용되어 왔다.

== 역사 ==
오토인코더는 'autoassociator',<ref>{{저널 인용|last1=Japkowicz |first1=Nathalie |last2=Hanson |first2=Stephen José |last3=Gluck |first3=Mark A. |date=2000-03-01 |title=Nonlinear Autoassociation Is Not Equivalent to PCA |url=https://doi.org/10.1162/089976600300015691 |journal=Neural Computation |volume=12 |issue=3 |pages=531–545 |doi=10.1162/089976600300015691 |pmid=10769321 |s2cid=18490972 |issn=0899-7667}}</ref> 'Diabolo network'로도 불렸다.<ref>{{저널 인용|last1=Schwenk |first1=Holger |last2=Bengio |first2=Yoshua |date=1997 |title=Training Methods for Adaptive Boosting of Neural Networks |url=https://proceedings.neurips.cc/paper/1997/hash/9cb67ffb59554ab1dabb65bcb370ddd9-Abstract.html |journal=Advances in Neural Information Processing Systems |publisher=MIT Press |volume=10}}</ref> 처음으로 오토인코더가 응용된 것은 1980년대로 거슬러 올라간다.<ref name=":0" /><ref>[https://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/cogscibm.pdf Ackley, D. H., Hinton, G. E., & Sejnowski, T. J. (1985). A learning algorithm for Boltzmann machines. Cognitive Science, 9, 147-169.]</ref><ref>{{저널 인용|last=Schmidhuber |first=Jürgen |date=January 2015 |title=Deep learning in neural networks: An overview |journal=Neural Networks |volume=61 |pages=85–117 |arxiv=1404.7828 |doi=10.1016/j.neunet.2014.09.003 |pmid=25462637 |s2cid=11715509}}</ref><ref>Hinton, G. E., & Zemel, R. S. (1994). Autoencoders, minimum description length and Helmholtz free energy. In ''Advances in neural information processing systems 6'' (pp. 3-10).</ref> 가장 전통적인 응용은 [[차원 축소 (통계학)|차원 축소]]나 [[특징 학습]]이지만, 그 외에도 오토인코더는 데이터의 학습 [[생성모델]]에 널리 사용되게 되었다.<ref name="VAE">{{ArXiv 인용|eprint=1312.6114 |class=stat.ML |author1=Diederik P Kingma |first2=Max |last2=Welling |title=Auto-Encoding Variational Bayes |date=2013}}</ref><ref name="gan_faces">Generating Faces with Torch, Boesen A., Larsen L. and Sonderby S.K., 2015 {{url|http://torch.ch/blog/2015/11/13/gan.html}}</ref> 2010년대 개발된 가장 강력한 [[인공지능]] 일부는 [[딥러닝|심층]] 인공신경망 안에 오토인코더가 포함되어 있다.<ref name="domingos">{{서적 인용|last1=Domingos |first1=Pedro |title=The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World |title-link=The Master Algorithm |date=2015 |publisher=Basic Books |isbn=978-046506192-1 |at="Deeper into the Brain" subsection |chapter=4 |author-link=Pedro Domingos}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[특징 학습]](Feature learning)
* [[차원 축소 (통계학)]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:기계 학습]]
[[분류:차원 축소]]
[[분류:신경망 아키텍처]]