[Study] Autoencoder의 개념과 활용
기초개념먼저 딥러닝, 특히 생성 모델과 차원 축소에서 중요한 개념, Manifold와 Latent Space에 대해 알아보겠습니다.Manifold와 Latent SpaceManifold (데이터 구조 이해)데이터가 고차원 공간에서 존재하지만, 사실은 더 낮은 차원의 구조(다양체, manifold)에 가깝게 분포한다는 개념입니다. 예를 들어, 자연 이미지 데이터는 픽셀 차원으로 보면 매우 고차원이지만, 실제로는 특정한 패턴(예: 물체의 모양, 질감 등)으로 제약된 공간에 존재합니다.Latent Space (데이터 압축 및 표현)Autoencoder와 같은 모델에서 입력 데이터를 압축하여 표현하는 저차원의 공간입니다. 이 공간은 데이터의 중요한 특징(예: 물체의 모양, 색상, 질감 등)을 추상화하며, 고차원..
2024. 12. 22.
