Chapter 4-7. GAN(Generative Adversarial Networks) 2023년 HOT 키워드는 GPT와 같은 대규모 생성형 AI였다. 이번 장에서는 기본적인 생성형 AI에 대해 이해하고 시계열 데이터에서 생성형 AI가 어떻게 이용되는지 알아보고자 한다. GAN(Generative Adversarial Networks)이란? 오토인코더와 유사한 비지도 학습기법으로 GAN(Generative Adversarial Networks) 알고리즘이 있다. GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성된다. 생성자는 랜덤한 분포를 입력받아 실제와 유사한 데이터를 출력한다. 그러면 판별자는 생성자에서 얻은 가짜 데이터와 훈련 데이터에서 추출한 진짜 데이터를 입력받아 해당 데이터가 진짜인지 가짜인지 구별해낸다. 해당 과정을 반복하면 생성자는 점점 실제와 유사한 데이터를 만들어내고.. 2024. 2. 29. Chapter 4-6. AutoEncoder(2) 다양한 AutoEncoder 지난 챕터에서는 오토인코더의 개념과 가장 기본적인 형태인 적층형 오토인코더에 대해 알아보았다. 이 외에도 다양한 형태의 오토인코더가 존재한다. 이번 장에서는 몇 가지 인기있는 오토인코더에 대해 다루어본다. Robust 오토인코더 Robust 오토인코더는 Robust PCA와 오토인코더가 결합된 오토인코더이다. 오토인코더는 이상이 포함된 데이터를 포함하여 학습시킬 경우 이상의 형태까지 학습될 수 있다. Robust 오토인코더는 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안되었다. Robust 오토인코더를 이해하기 위해 먼저 Robust PCA에 대해 알아보자. 기존 PCA 방법은 이상치에 매우 민감하였다. 아래의 그림을 보자. 그림에서 파란 데이터는 정상 데이터를 붉은 데이터는 이상치를 .. 2024. 1. 25. 이전 1 다음
