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Deep Learning 101: 오토인코더 PyTorch로 구현하기
오토인코더는 인공지능의 한 분야인 딥러닝에서 사용되는 모델 중 하나로, 입력값을 인코딩하여 내부 표현으로 변환한 뒤 이를 디코딩하여 복원하는 과정을 거치는 모델입니다. 이를 통해 입력값의 정보를 보다 효율적으로 압축하고 특징을 추출하는데 사용됩니다.
오늘은 PyTorch를 사용하여 간단한 오토인코더를 구현해보겠습니다. PyTorch는 파이썬을 기반으로 하는 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델을 쉽게 구현하고 학습할 수 있는 강력한 도구입니다.
오토인코더 구현하기
먼저 PyTorch를 설치하고 필요한 라이브러리를 import합니다. 그 다음, 오토인코더의 인코더와 디코더를 정의하고 모델을 학습시켜보겠습니다.
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위의 코드는 PyTorch 예제 중 하나인 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder)의 구현 예시입니다. 오토인코더를 사용하여 데이터의 잠재 특성을 학습하고 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
결론
오토인코더는 딥러닝의 중요한 모델 중 하나로, 데이터의 특징을 추출하고 생성하는데 사용됩니다. PyTorch를 활용하면 간단하게 모델을 구현하고 학습시킬 수 있으므로, 여러분도 오토인코더를 구현해보며 딥러닝의 기초를 익히시기를 권장합니다.
안녕하세요 박사님, 다름이 아니라 박사님 께서 올려주신 오토인코더 코드 기반으로
주기가 연속적으로 변하는 (커졌다 작아졌다 하는)time domain periodic signal에 대한 노이즈를 제거하고자 시도를 했는데,
(사실 주기가 변하는데 주기 신호라 부르는게 맞는지는 모르겠습니다..)
사실상 인덱스가 시간인 1d array라 3~6주기 정도가 대충 포함되는 1000개 정도의 인덱스를 묶어서 1000개의 차원으로 넣어 (100만개 인덱스)
학습을 진행하였는데, 이 경우 노이즈가 제거 되기는 커녕, 주기가 엉망이 되어 대충 평균 낸 주기 값으로 디코딩이 진행되었습니다.
이 경우 특정 인덱스 (시간)단위를 기준으로 넣게 되어 주기가 들쭉 날쭉 들어갈 수 밖에 없는데,
입력 데이터 차원을 어떤 방식으로 넣어 주어야 좋을지 여쭤보고 싶습니다. 감사합니다
너무 감사합니다 . 영상 잘보고 있습니다
안녕하세요 박사님, 지금까지 박사님 올려주신 영상들을 보면
기초지식 임에도 정말 다양한 모델들을 공부했는데요,
문장 구성 등에 쓰일 것 같던 RNN도 패션 구별 같은 이미지 처리에도 쓰이곤 하던데,
박사님이 생각하시기에 글자 인식 측면에서 가장 정확도가 높게 나올 수 있는 방법은
어떤거라고 생각하시나요? CRNN 같이 혼용하는게 제일 높으려나요
항상 양질의 영상과 답변 진심으로 감사합니다
개념과 코드를 병행해서 가르쳐주시니 너무 좋았습니다. 늘 개념이 코드와 어떻게 연결되는지 궁금했습니다. 감사합니다. 코드를 좀 더 깊이 다뤄주시면 더욱 감사하겠습니다. ^^
최고에욥!!
오늘도 잘봤습니다. 감사합니다!
어제 면접 때 AE 부분 물어보셨는데 이 강의봤으면 기깔나게 했을텐데 아쉽네요ㅋㅋㅋ
강의 잘 보고 갑니다~