오토인코더

* 오토인코더

- 오토인코더는 깊은 신경망의 하나로, 입력 데이터가 내부 신경망의 인코더 부분을 거쳐 은닉층에 다다르면 몇가지 특정 패턴을 가진 정보들로 재해석되나 다시 디코더 부분을 거쳐 원본 입력 데이터와 최대한 비슷한 데이터로 복원되는 출력을 내는 신경망이다. 신경망을 훈련시킬 때 훈련시킬 데이터셋의 입력에 대응되는 결과가 별개로 있는 게 아니어서 대표적인 비지도학습 신경망으로 여겨지지만, 엄밀히 말해 입력에 대응되는 결과로서 ‘입력과 동일한 결과’를 내도록 하는 신경망이므로 지도학습 방식으로 훈련시키는 신경망이라고 생각할 수도 있다.

- 오토인코더 신경망을 훈련시킨 후 인코더 또는 디코더만 따로 떼서 사용할 수도 있다. 예를 들어 입력 데이터가 인코더를 거치면 원본 데이터에 비해 매우 저차원으로 압축되었다가 디코더를 거쳐 다시 원본에 유사한 데이터로 복원되도록 하는 오토인코더를 훈련시켰다면, 이 오토인코더의 인코더 부분만 따로 떼서 이를 고차원 데이터셋을 저차원으로 압축하는 신경망으로 활용할 수도 있다.