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오토인코더
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=== 디노이징 오토인코더(Denoising Autoencoder, DAE) === 입력 데이터에 의도적으로 약간의 노이즈(잡음)를 추가한 후, 이를 인코더에 입력하고 디코더가 '''원본의 깨끗한 데이터'''를 복원하도록 학습하는 모델이다. 이는 입력의 작은 변화에 덜 민감하고 더 강인한(Robust) 특징 표현을 학습하도록 돕는다. 디노이징 오토인코더에서의 학습 과정은 다음과 같다. 1. 원본 데이터 [math(x)]에 노이즈를 추가하여 손상된 데이터 [math(\tilde{x})]를 만든다. 1. [math(\tilde{x})]를 인코더에 입력하여 [math(z = f(\tilde{x}))]를 얻는다. 1. [math(z)]를 디코더에 입력하여 복원된 데이터 [math(\hat{x} = g(z))]를 얻는다. 1. 손실 함수는 원본 데이터 [math(x)]와 복원된 데이터 [math(\hat{x})] 사이의 차이 [math(L(x, \hat{x}))]를 최소화하도록 계산한다.
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