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오토인코더
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== [[주성분 분석]] (PCA)과의 비교 == * PCA는 데이터의 분산을 최대한 보존하는 '''선형''' 변환을 찾는 통계적 기법이다. * 오토인코더는 신경망을 이용한 '''비선형''' 변환이 가능하여 더 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있다.[* 단, 인코더와 디코더에 활성화 함수 없이 선형 레이어만 사용한 기본 오토인코더는 PCA와 유사한 결과를 보인다.] * PCA는 해석적인 해가 존재하지만, 오토인코더는 [[경사하강법]] 등을 이용한 반복적인 최적화 과정이 필요하다. [[분류:인공신경망]] [각주] [include(틀:문서 가져옴/나무위키, title=오토인코더, version=23, uuid=fe92e94f-0a00-4a28-b6aa-8bc8c00c0c68)]
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