Auto Encoder란(1)

Auto Encoder란 무엇인가

오토인코더란 비지도 학습의 하나로 사람이 라벨링을 해줘서 일일히 가르쳐 줘야 하는 지도학습과 달리(개, 고양이)분류를 하는 일반적으로 우리가 알고 있는 딥러닝과 같이

그림1. 지도 학습 알고리즘의 예시

레이블링을 따로 해 줄 필요가 없다. 

일반적으로 우리가 알고 있는 딥러닝의 구조가 그림2와 같다면 오토인코더의 구조는 그림3과 같다.

그림2. 딥러닝의 구조

그림3. 오토인코더의 구조

간단하게 설명하면 딥러닝을 2개 붙여놓은 구조이다.

• 하나의 딥러닝 구조는 Encoder로 Hidden(latent space)로 압축 하는 것. 
• 하나의 딥러닝 구조는 Decoder Hidden(latent space)으로 압축된 것에서 원본으로 복원하는 것. 

따라서 Auto Encoder를 거치면 원래의 Data를 비슷하게 복원할 수 있다.

하지만 Decoder는 Train Data즉 학습 Data만 제대로 복원할 수 있고 학습하지 않은 Data는 제대로 복원할 수 없다. 

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 오토 인코더에 대해서는 자세한 수식도 있고 이에 대해서 설명한 글도 많이 있지만 이는 이해하지 못했으므로 추후에 포스팅 하도록 하고 이번에는 개념적인 것만 포스팅 하도록 한다. 

참고: https://lewisxyz000.tistory.com/22