오토인코더

오토인코더(Autoencoder)는 인코더를 통해 입력을 신호로 변환한 다음 다시 디코더를 통해 레이블 따위를 만들어내는 비지도 학습 기법이다.

 종류 
 변분 오토인코더 (Variational autoencoder, VAE) : 변분 베이즈 방법을 이용한 오토인코더.

 응용 
오토인코더의 두 가지 주된 응용은 차원 축소와 정보 검색이지만, 현대적인 변형법이 다른 곳에도 응용되어 왔다.

 역사 
오토인코더는 'autoassociator', 'Diabolo network'로도 불렸다. 처음으로 오토인코더가 응용된 것은 1980년대로 거슬러 올라간다.Ackley, D. H., Hinton, G. E., & Sejnowski, T. J. (1985). A learning algorithm for Boltzmann machines. Cognitive Science, 9, 147-169.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). 가장 전통적인 응용은 차원 축소나 특징 학습이지만, 그 외에도 오토인코더는 데이터의 학습 생성모델에 널리 사용되게 되었다.Generating Faces with Torch, Boesen A., Larsen L. and Sonderby S.K., 2015  2010년대 개발된 가장 강력한 인공지능 일부는 심층 인공신경망 안에 오토인코더가 포함되어 있다.

 같이 보기 
 특징 학습(Feature learning)
 차원 축소 (통계학)

 각주 

분류:기계 학습
분류:차원 축소
분류:신경망 아키텍처