AutoEncoder
Encoder는 입력을 다른 형태(representation)으로 변환한다. 일반적으로 compressed representation을 찾는 것을 말한다. 이를 위해 좋은 특징(features)을 추출해야한다. Features는 classify와 reconstruct에 쓰이기 때문에 가능한 많은 정보를 담아야 한다. 좋은 Encoder는 효과적인 latent space representation을 도출한다. encoder vector라고도 부른다.
AutoEncoder(AE)는 주어진 data에 맞게 encoder가 학습하는 것을 말한다.
예제 코드에서 NN과 CNN으로 구현된 AutoEncoder와 그 활용을 볼 수 있다.
