잠재 공간

잠재 기능 공간 또는 임베딩 공간 이라고도 하는 잠재 공간은, 다양체 내에 존재하는 요소들의 집합으로 이루어진 매장공간이다. 잠재 공간에서는 각 요소들이 서로 더 비슷할수록 더 가까이에 위치하게 된다. 잠재 공간 내에서의 위치는 객체간의 유사성에서 나오는 잠재 변수 집합에 의해 정의되는 것으로 볼 수 있다.

대부분의 경우, 잠재 공간의 차원은 데이터 포인트가 그려지는 특성 공간의 차원보다 낮게 선택되므로 잠재 공간의 구성을 차원 축소나 데이터 압축의 한 형태로 볼 수 있다. 잠재 공간은 일반적으로 기계 학습을 통해 설정되며 분류기와 기타 지도 학습 예측기를 포함하여 기계 학습 모델의 특징 공간으로 사용할 수 있다.

기계 학습 모델의 잠재 공간 해석은 활발한 연구 분야이지만 잠재 공간의 완전한 해석은 달성하기 매우 어렵다. 기계 학습 모델의 블랙박스 특성으로 인해 잠재 공간은 완전히 직관적이지 않을 수 있기 때문이다. 또한, 잠재 공간은 고차원적이고 복잡하며 비선형적일 수 있으므로 해석의 어려움이 가중될 수 있다. 잠재 공간을 눈으로 확인할 수 있도록 하기 위해 일부 시각화 기술이 개발되기도 하였지만 잠재 공간 해석과 모델 자체 사이에 직접적인 연결은 없는 경우가 많다. 이러한 기술에는 t-분산 확률적 이웃 임베딩 (t-SNE)이 포함되며, 여기서 잠재 공간은 시각화를 위해 2차원으로 매핑되었다. 잠재 공간 거리에는 물리적 단위가 존재하지 않으므로 잠재 공간 거리의 해석은 실제 해석 방식에 따라 달라질 수 있다.

데이터 집합과 유사성 함수를 제시하였을 때 잠재 공간을 생성하는 여러 알고리즘이 존재하고 있다.

 같이 보기 
 잠재 의미 분석
 다양체 가설
 자기조직화 지도
 참고 

 유도 토폴로지
 클러스터링 알고리즘
 고유 차원
 잠재 의미 분석
 자기 조직화 지도
 다양체 가설(Manifold hypothesis)

 각주 

분류:기계 학습
분류:클러스터 분석
분류:데이터 마이닝