Autoencoder

Autoencoder는 인공 신경망의 일종으로, 데이터의 차원 축소와 특징 추출에 주로 사용된다. 간단히 말해, Autoencoder는 입력 데이터를 압축한 후 다시 원래의 형태로 복원하는 과정을 통해 데이터의 중요한 특징을 학습한다. Autoencoder는 다음과 같은 두 가지 주요 부분으로 구성된다.

1. 인코더(Encoder)

인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간(latent space)으로 압축하는 역할을 한다. 입력 데이터가 인코더를 거치면서 점점 더 작은 차원의 벡터로 변환되며, 이 과정에서 데이터의 중요한 특징만을 추출하게 된다. 이때, 네트워크의 마지막 은닉층에서는 입력 데이터보다 훨씬 적은 수의 뉴런을 가지는 저차원 벡터, 즉 잠재 벡터(latent vector)가 만들어진다.

2. 디코더(Decoder)

디코더는 인코더에서 생성된 저차원 벡터를 다시 원래의 데이터 형태로 복원하는 역할을 한다. 디코더는 인코더의 반대 역할을 하며, 저차원 벡터를 고차원 공간으로 확장해 원래의 입력과 유사한 출력을 생성하려고 시도한다.

학습 과정

Autoencoder는 입력 데이터를 다시 입력 데이터와 비슷하게 재구성하도록 훈련된다. 이 과정에서 손실 함수는 원래 입력 데이터와 복원된 출력 데이터 간의 차이를 측정한다. 대표적인 손실 함수로는 평균 제곱 오차(MSE, Mean Squared Error)가 자주 사용된다. 학습이 진행됨에 따라 인코더는 중요한 특징을 추출하고, 디코더는 이러한 특징을 사용해 원래 데이터를 재구성할 수 있도록 조정된다.

Autoencoder의 종류

Autoencoder는 다양한 변형이 있으며, 대표적인 몇 가지 유형은 다음과 같다.

1. 기본 Autoencoder: 가장 단순한 형태로, 인코더와 디코더로만 구성된다.
2. 변분 오토인코더(VAE, Variational Autoencoder): 입력 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있도록 확장된 형태이다.
3. 노이즈 제거 오토인코더(Denoising Autoencoder): 입력 데이터에 노이즈(잡음)를 추가하고, 디코더가 원래의 깨끗한 데이터를 복원하도록 학습한다.
4. 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder): 활성화 함수의 출력을 희소하게 만들도록 강제하여, 데이터의 중요한 특징만을 학습하게 한다.
5. 심층 오토인코더(Deep Autoencoder): 인코더와 디코더가 다층 신경망으로 구성된 형태로, 더 복잡한 데이터 구조를 학습할 수 있다.

활용 사례

Autoencoder는 여러 분야에서 활용되며, 주요 활용 사례는 다음과 같다.

1. 노이즈 제거 (Denoising)

이미지나 신호 데이터에서 노이즈를 제거하여 원래의 신호를 복원하는 데 사용된다.

• 이미지 노이즈 제거: Autoencoder는 이미지에서 노이즈(잡음)를 제거하는 데 사용된다. 예를 들어, 의료 이미지(CT, MRI)에서 발생하는 노이즈를 제거해 더 명확한 이미지를 얻거나, 오래된 사진에서 노이즈를 제거하여 원래의 모습을 복원하는 작업에 활용 된다.
• 오디오 신호 정화: 오디오 신호에서 배경 잡음을 제거하거나 음성 인식을 개선하는 데 Autoencoder를 사용할 수 있다. 예를 들어, 통화 음질 향상이나 오디오 복원 작업에 사용된다.

2. 이상 탐지 (Anomaly Detection)

정상적인 데이터 패턴을 학습한 후, 이상치(outlier)를 탐지하는 데 사용된다.

• 산업 설비 모니터링: 제조업에서 Autoencoder는 장비나 시스템의 정상적인 작동 패턴을 학습하여, 이상 징후를 조기에 탐지하는 데 사용된다. 예를 들어, 센서 데이터를 기반으로 설비의 이상을 감지하여 고장이 발생하기 전에 예방 정비를 할 수 있다.
• 금융 사기 탐지: 금융 거래 데이터를 분석해 평소와 다른 패턴을 감지함으로써 사기 거래를 탐지하는 데 Autoencoder가 사용된다. 이 방법은 특히 비정상적인 거래나 계정 활동을 자동으로 탐지하는 데 유용하다.

3. 차원 축소 및 특징 추출

고차원 데이터를 저차원으로 축소하여 데이터 시각화나 처리 속도를 향상시킨다.

• 데이터 시각화: 고차원 데이터를 2D 또는 3D로 축소하여 시각화하는 데 사용된다. 이를 통해 데이터의 패턴을 쉽게 이해할 수 있으며, 예를 들어, 고객 분류나 제품 추천 시스템에서 사용자 특징을 요약하는 데 활용된다.
• 특징 추출: 이미지 인식이나 자연어 처리에서 데이터의 중요한 특징을 추출하여, 이후의 작업(예: 분류, 클러스터링)에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 한다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템에서 Autoencoder는 얼굴 이미지의 주요 특징을 추출하여 정확한 인식을 돕는다.

4. 데이터 생성 및 보강

VAE와 같은 변형은 새로운 데이터 샘플을 생성하는 데 활용된다.

• 이미지 생성: 변분 오토인코더(VAE)를 사용해 새로운 이미지를 생성할 수 있다. 이는 예술 작품 생성, 게임 디자인, 가상 환경 구축 등에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 패션 디자인을 생성하거나, 게임 캐릭터의 다양한 표정을 만들어내는 데 사용된다.
• 데이터 보강: 기존 데이터셋이 부족한 경우 Autoencoder를 사용해 유사한 데이터를 생성하여 데이터셋을 보강할 수 있다. 이 방법은 특히 데이터가 제한적인 경우 모델의 성능을 향상시키는 데 유용하다.

5. 의료 데이터 분석

• 의료 영상 분석: Autoencoder는 의료 영상 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 질병의 조기 진단을 돕는 데 사용된다. 예를 들어, 암 진단을 위한 영상 분석에서 종양 부위를 정확하게 검출하거나, 심장 초음파 영상을 분석해 심장 질환을 조기에 발견할 수 있다.
• 유전자 데이터 분석: 유전자 데이터의 차원을 축소하고 중요한 유전자 패턴을 추출하여, 질병과의 연관성을 분석하거나 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 데 활용된다.

Autoencoder는 비지도 학습의 한 형태로, 데이터의 레이블이 없는 경우에도 활용할 수 있다. 데이터의 중요한 패턴을 학습하는 데 매우 유용하며, 특히 고차원 데이터 처리에서 중요한 역할을 한다.

 

좀더 세부적인 이해를 위해 간단한 Autoencoder 신경망을 구성해 보자.

이에 대한 역전파를 구해보면,

이렇게 연전파를 수행할 수 있다.