[TENSORFLOW] Autoencoder

Autoencoder는 출력을 가능한한 입력에 가깝에 만들도록 매개변수를 학습하는 신경망 유형 중의 하나이다. 예를 들어 아래와 같은 뉴런 모형이 있다면 입력과 출력의 값은 일치하게 될 것이다. 하지만 위와 같은 모델은 어떠한 이득이나 어떠한 특징도 없기 때문에 위와 같은 모델을 autoencoder라고 하지는 않는다. input과 output 사이에는 작은 차원의 hidden layer가 있고, 이 hidden layer를 통해 input의 특징을 구분지을 수가 있다. 위와 같은 모델을 autoencoder라고 하며, input->hidden으로 데이터를 압축하는 과정을 encoding, hidden->output으로 데이터를 복호화하는 과정을 decoding이라고 부른다. 코드를 통해 살펴보자. 선언..

2017.04.18