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• 오토인코더 Autoencoder, オートエンコーダ

  기계 학습 오토인코더(Autoencoder)는 인코더를 통해 입력을 신호로 변환한 다음 다시 디코더를 통해 레이블 따위를 만들어내는 비지도 학습 기법이다. 변분 오토인코더 차원 축소 (통계학) 토막글

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• 변분 오토인코더 Variational autoencoder, 変..

  변분 오토인코더(Variational autoencoder, VAE)는 변분 베이즈 방법의 변분추론(variational inference), 증거 하한(evidence lower bound, ELBO)을 이용해서 입력 확률 분포를 학습하고 입력 확률 분포에 가까운 값을 만들어내는 오토인코더이다. 오토인코더 생성적 적대 신경망

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• 비지도형 기계 학습 非指導型機械學習, Unsupervised learning

  Buzo-Gray) 알고리즘이 있으며, 데이터 차원 축소 방법에는 선형 방법인 주성분 분석(principal components analysis)과 인공 신경망 기반 비선형 방법인 오토인코더(autoencoder) 등이 있다. ※ k-평균 군집화 : 데이터를 k 개의 부분 집합(군집)으로 나누는 것으로, k는 사람이 정함 ※ 계층적 군집화 : 데이터를 계층...

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• 
  데이터 융합, 심층 신경망 DNN, 深層神經網

  있다. 심층 신경망은 알고리즘에 따라 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN : Deep Belief Network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 콘볼루션 신경망(CNN : Convolutional Neural Network), 시계열 데이터 처리를...

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• 
  AI, 심층 신경망 접근법/알고리즘

  심층 신경망은 알고리즘(algorism)에 따라 비지도형 기계 학습(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 콘볼루션 신경망(CNN), 시계열 데이터 처리를 위한 순환 신경망(RNN) 등이...

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• 
  데이터 융합, 심층 기계 학습 深層機械學習, Deep learning

  Network)이 널리 활용된다. 그 중에서도 콘볼루션 신경망(CNN : Convolutional Neural Network), 심층 순환 신경망(deep recurrent neural network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 대표적이다. 심층 기계 학습은 1980년대 인공 신경망 연구가 다시 활성화되면서 시도되었으나, 1990년대에 제안된 심층...

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• 심층 신경망 DNN, 深層神經網

  있다. 심층 신경망은 알고리즘에 따라 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 시계열 데이터 처리를 위한...

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• AI, 심층 기계 학습 접근법/알고리즘

  cortex)을 모사한 것으로 볼 수도 있다. 다양한 심층 기계 학습 모델이 존재하나 인공 신경망의 한 종류인 심층 신경망(DNN)이 널리 활용된다. 심층 신경망 중에서도 콘볼루션 신경망(CNN), 심층 순환 신경망(deep RNN: deep Recurrent Neural Network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 대표적으로 활용된다...

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• 심층 기계 학습 深層機械學習, Deep learning

  Network)을 활용한다. 그 중에서도 콘볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 심층 순환 신경망(deep recurrent neural network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 대표적이다. 심층 기계 학습(deep learning)은 1980년대 인공 신경망 연구가 다시 활성화되면서 시도되었으나, 1990년대에 제안된...

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• 생성형 인공지능 生成型-, generative AI

  인물 합성 기술(deepfake)’이 있다. 생성형 인공지능 기술에는 기계 학습 모델 중 생성 모델(generative model)이 사용되며, 대표적인 생성 모델로는 오토인코더(autoencoder)와 생성적 대립 신경망(GAN : Generative Adversarial Network)이 있다. 한편 생성형 인공지능은 정치인의 선동 영상 혹은 가짜 뉴스, 특정...

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• 벡터 양자화 Vector quantization, ベクトル量子化

  이유이다. 손실이 있는 데이터 수정 및 밀도 추정에도 사용할 수 있다. 벡터 양자화는 경쟁 학습 패러다임을 기반으로 하므로 자기 조직화 맵 모델 및 오토인코더와 같은 딥 러닝 알고리즘에 사용되는 스파스 코딩 모델과 밀접한 관련이 있다. 음성 부호화 Vorbis 보로노이 다이어그램 부호율-변형 이론 클러스터 분석...

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• 데이터 증대 Data augmentation, 数据增强

  데이터이기 때문에, 같은 종류의 대상을 찍은 사진 2개를 평균낸다고 해서 새로운 같은 종류의 사진이 되지 않는다. 그래서 이미지를 변형하거나, 아니면 생성적 적대 신경망이나 오토인코더를 이용해서 새 이미지를 만들 수 있다. 과대표집과 과소표집 생성적 적대 신경망 변분 오토인코더 합성곱 신경망 정칙화 데이터

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