AutoEncoder를 이용한 Image Feature Engineering, 그리고 Clustering

육안으로도 쉽게 feature cluster 결과를 보고 평가할 수 있어야하기에 MNIST_Fashion 데이터셋을 실험 이미지 데이터셋(train:60000개, test and valid:10000개)으로 선정(숫자 데이터의 경우, 단순하게 곡선과 직선 여부만 Feature가 나올 것으로 예상되어 선정 X)하였고, 다음과 같은 학습 결과를 얻어낼 수 있었습니다. 얻은 feature를 KMe...

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Autoencoder와 LSTM Autoencoder

오토인코더는(autoencoder)는 라벨이 없는 훈련 데이터를 사용한 학습(즉, 지도 학습) 없이도 입력 데이터의 표현을 효율적으로 학습할 수 있는 인공신경망이다. 하지만 그 과정에서 여러 방법의 제약(내부 표현 크기 제한, 입력 잡음 추가 등)을 통해 오토인코더가 단순히 입력을 바로 출력으로 복사하지 못하도록 막고, 데이터를 효율적으로 재표현(representation)하는 방법을 학습하...

decoderLSTMAutoEncoderencoderRNNAutoEncoder