AutoEncoder란?AutoEncoder는 비지도 학습 신경망 모델로, 레이블되어 있지 않은 훈련 데이터를 사용하여 압축(인코딩)하고 다시 복원(디코딩)하는 과정을 통해 효율적인 데이터 표현을 학습합니다.압축 과정에서 추출된 데이터 Z는 latent vector이라고 부르고 code, feature, hidden representation 등으로 이해할 수도 있습니다. encoder: 입력 데이터를 더 낮은 차원의 잠재 공간으로 압축잠재 공간(latent space): 압축된 데이터의 표현decoder: 압축된 표현을 원래의 입력 차원으로 복원오토인코더의 특징:입력과 출력이 동일: 오토인코더는 일반적으로 입력 데이터를 받아 그 데이터를 다시 reconstruct(재구성)하는 것을 목표로 합니다.레이블..