Naver Tech Talk: 오토인코더의 모든 것 (2017년 11월)

이 글은 2017년 11월 네이버 기술 블로그에 공개된 '오토인코더의 모든 것' 발표 내용을 소개합니다. 오토인코더는 입력과 출력이 유사해지도록 비지도 학습으로 훈련되는 신경망으로, 최근 딥러닝 연구의 중심이 비지도 학습으로 이동함에 따라 중요성이 커지고 있습니다.

발표에서는 차원 축소에 활용되는 Autoencoder(AE)와 Denoising AE, Contractive AE, 그리고 데이터 생성 관점에서 주목받는 Variational Autoencoder(VAE)와 그 변형들(Conditional VAE, Adversarial AE)을 다룹니다. 또한, 오토인코더의 다양한 실제 적용 사례를 통해 현업에서의 활용 방안을 모색합니다.

딥러닝 신경망 재검토, 매니폴드 학습, 오토인코더, 변분 오토인코더, 그리고 응용 사례까지 포괄적으로 다룹니다.