MNIST 이미지로 오토인코더 구현

파이썬 딥러닝 머신러닝 입문 - 4장 딥러닝 응용

Study With Me는 매일 학습한 내용을 정리하여 공유하는 매거진입니다.

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파이썬 딥러닝 머신러닝 입문 4장 중 "오토인코더:차원 축소와 이미지 복원"의 코드를 필사한 내용입니다. 딥러닝의 비지도학습인 오토인코더에 대해서 알아보겠습니다.

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오토인코더는 원본 이미지(Original0~4)를 입력하여 주요 특징을 추출 및 학습하여 원본 이미지와 비슷하게 복원을 하는 과정입니다. MNIST 데이터로 오토인코더를 구현한 결과입니다.

오토인코더 모델 예측 결과 (/w MNIST 데이터)

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라이브러리 설정

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데이터 불러오기 및 데이터 전처리

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오토인코더 모델 정의

오토인코더 모델은 인코더와 디코더로 구분되어있습니다.

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오토인코더 모델 학습

피처와 라벨의 데이터가 같은 것을 확인할 수 있습니다.

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원본 및 복원 이미지 시각화

매일 규칙적으로 공부하는 습관 만들어봐요.