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오토인코더
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== 개요 == 오토인코더(Autoencoder, AE)는 [[인공신경망]]의 한 종류로, [[비지도학습]] 방식으로 사용되는 대표적인 [[인공지능]] 모델이다. 주된 목적은 입력 데이터의 '''저차원 표현(latent representation)'''을 학습하는 것으로, [[비지도학습#s-2.3|차원 축소]], 특징 학습, [[생성형 인공지능|생성 모델]][* [[변분 오토인코더|변분 오토인코더(variational autoencoder)]]에만 해당된다], 기계적 해석 가능성[* 영어로 mechanistic interpretability]등 다양한 분야에서 활용된다. 오토인코더의 가장 기본적인 아이디어는 입력을 압축하여 저차원 벡터로 만들고(인코딩), 이 저차원 벡터로부터 다시 원본 입력을 복원(디코딩)하는 것이다. 이 과정에서 네트워크는 데이터의 중요한 특징을 '''스스로''' 학습하게 된다. 즉, 입력 [math(x)]를 받아서 잠재 변수 [math(z)]로 압축하고, 다시 [math(z)]로부터 복원된 [math(\hat{x})]를 출력하며, 이때 [math(x)]와 [math(\hat{x})]의 차이(재구성 오류, reconstruction error)를 최소화하도록 학습된다.
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