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..
