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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
547
15
오토인코더
수축 오토인코더
contractive
autoencoder
(
CAE
)
23
이 오토인코더는 훈련하는 동안 입력에 대한 코딩의 변화율이 작도록 제약을 받습니다. 다시 말해 두 개의 비
슷한 입력은 비슷한 코딩이 되어야 합니다.
적층 합성곱 오토인코더
stacked
convolutional
autoencoders
24
합성곱 층을 통해 처리되는 이미지를 재구성함으로써 시각적 특징을 추출하는 법을 학습하는 오토인코더입
니다.
확률적 생성 네트워크
generative
stochastic
network
(
GSN
)
25
데이터를 생성하는 기능을 추가한 잡음제거 오토인코더의 일반화된 모델입니다.
WTA
오토인코더
winner
-
take
-
all
autoencoder
26
훈련하는 동안 코딩층에 있는 모든 뉴런의 활성화를 계산한 후 훈련 배치에서 각 뉴런에 대해 최대
k
% 활성화
만 보존하고 나머지는
0
으로 설정합니다. 이는 자연스럽게 희소 코딩을 만듭니다. 또한 비슷한
WTA
방식을
사용하여 희소한 합성곱 오토인코더를 생성할 수 있습니다.
적대적 생성 네트워크
generative
adversarial
network
(
GAN
)
27
‘판별자
discriminator
’라고 부르는 네트워크가 ‘생성자
generator
’라고 부르는 두 번째 네트워크가
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731