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심층 오토인코더2

[딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더 오토인코더, GAN, 확산 모델 [딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델이전 내용 오토인코더, GAN, 확산 모델 ◆ 오토인코더오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반puppy-foot-it.tistory.com과소완전 선형 오토인코더로 PCA 수행하기 오토인코더가 선형 활성화 함수만 사용하고 비용 함수가 평균 제곱 오차(MSE)라면, 이는 주성분분석(PCA)을 수행하는 것으로 볼 수 있다. 아래는 3D 데이터셋에 PCA를 적용해 2D에 투영하는 간단한 선형 오토인코더를 만드는 예다.tf.random.set_seed(42)# 인코더 모델 정의encoder = tf.keras.Sequential(.. 2024. 12. 3.
[딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델 이전 내용 주피터노트북에서 tensorflow GPU 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북에 GPU 연결하기GPU vs CPU출처: 챗GPT ◆ CPU (Central Processing Unit) - 특징 CPU는 범용 프로세서로, 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 소수의 강력한 코어를 가지고 있어 다중 작업 처리에 적합합puppy-foot-it.tistory.com오토인코더 오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반적으로 입력보다 훨씬 낮은 차원을 가지므로 오토인코더는 차원 축소, 시각화에 유용하게 사용된다.일부 인코더는 훈련 데이터와 매우 비슷한 새로운 데이터인 생성 모델을 생성할 수 있다. 생.. 2024. 12. 3.
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