1. 오토인코더란 오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 압축한 후 다시 복원하는 능력을 학습하는 인공 신경망입니다. 기본적으로 오토인코더는 두 부분으로 구성됩니다. 인코더와 디코더. 1.1. 인코더 이 부분은 입력 데이터를 받아서, 그 데이터의 압축된 표현을 생성합니다. 이 압축된 표현을 '잠재 공간(latent space)' 또는 '잠재 표현(latent representation)'이라고 합니다. 잠재 공간은 원본 데이터의 중요한 특징을 포착하되, 데이터의 차원을 줄여서 표현하는 것이 목표입니다. 1.2. 디코더 디코더는 잠재 공간에서의 표현을 받아 원본 데이터와 같은 형태의 출력을 생성합니다. 목표는 디코더가 생성한 출력이 가능한 원본 입력 데이터와 유사하도록 만드는 것입니다. 오토인코..
