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08. 오토인코더 (AutoEncoder)
이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. 08. 오토인코더 - Autoencoder 저번 포스팅 07. 순환 신경망, RNN에서는 자연어, 음성신호, 주식과 같은 연속적인 데이터에 적합한 모델인 RNN, LSTM, GRU에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 딥러닝에서의 비지도 학습(unsupervised learning)이라고 할 수 있는 오코인코더(autoencoder)에 대해 알아보도록 하자. 1. 오토인코더 란?오토인코더(Autoencoder)는 아래의 그림과 같이 단순히 입력을 출력으로 복사하는 신경망이다. 어떻게 보면 간단한 신경망처럼 보이지만 네트워크에 여러가지 방법으로 제약을 줌으로써 어려운 신경망으로 만든다. 예를들어 아래 그림처럼 hidden lay..
[러닝 텐서플로]Chap07.3 - 텐서플로 추상화와 간소화, Keras
Chap07.3 - 텐서플로 추상화와 간소화, Keras 7.4 케라스(Keras)케라스(Keras)는 인기있는 텐서플로 확장 라이브러리 중 하나이다. 케라스는 원래 Theano용으로 개발되었지만, 2017년 구글의 공식 후원을 받아 1.1버전 부터 tf.contrib.keras안에 들어왔으며, 현재 이글을 작성하는 시점인 2018.06.30의 1.8버전에는 tf.keras로 변경된 텐서플로의 한 부분으로 자리를 잡았다. 따라서, 케라스는 Theano와 텐서플로(TensorFlow) 양쪽을 모두 지원한다.케라스는 연산 그래프를 다루고 텐서플로와 통신하는 데 사용할 수 있는 자체 그래프 구조를 가지고 있다. 케라스는 순차형(Sequential)모델과 함수형 API(Funtional API) 두 가지 유형이..