오토인코더의 모든 것 - 1/3

발표자: 이활석(NAVER)
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발표일: 2017.11.
최근 딥러닝 연구는 지도학습에서 비지도학습으로 급격히 무게 중심이 옮겨지고 있습니다. 본 과정에서는 비지도학습의 가장 대표적인 방법인 오토인코더의 모든 것에 대해서 살펴보고자 합니다. 차원 축소 관점에서 가장 많이 사용되는 Autoencoder와 (AE) 그 변형들인 Denoising AE, Contractive AE에 대해서 공부할 것이며, 데이터 생성 관점에서 최근 각광받는 Variational AE와 (VAE) 그 변형들인 Conditional VAE, Adversarial AE에 대해서 공부할 것입니다. 또한, 오토인코더의 다양한 활용 예시를 살펴봄으로써 현업과의 접점을 찾아보도록 노력할 것입니다.
1. Revisit Deep Neural Networks
2. Manifold Learning
3. Autoencoders
4. Variational Autoencoders
5. Applications
발표 슬라이드:
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