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딥러닝: 노이즈 제거 오토인코더 기술

딥러닝 분야에서 노이즈 제거 오토인코더(Denoising Autoencoders, 이하 DAE)는 입력 데이터의 노이즈를 제거하고, 유용한 특징을 학습하는 데 사용되는 강력한 기술이다. 이 글에서는 DAE의 기본 원리와 동작 방식, 그리고 실제 활용 사례를 살펴본다.✨ 노이즈 제거 오토인코더란? (Denoising Autoencoder)DAE는 오토인코더의 한 종류로, 손상된(노이즈가 추가된) 입력을 받아 원래의 깨끗한 입력을 재구성하도록 훈련된다. 일반적인 오토인코더는 입력과 동일한 출력을 생성하려고 시도하지만, DAE는 입력에 인위적으로 노이즈를 추가하여 오토인코더가 노이즈에 강건한 특징을 학습하도록 유도한다. 이는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터에서 노이즈를 제거하고, 데이터의 중요..
딥러닝 2025. 3. 26. 01:00
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