# AutoEncoder
[참고할 만한 자료] : AutoEncoder, Variational AutoEncoder
AutoEncoder, Variational AutoEncoder에 대해 가장 잘 정리된 블로그 정리.
딥러닝 적용 : AutoEncoder (AE)
👩🏻 Auoto Encoder (AE) 🔥 AE란? ** 자연어 처리의 단어 임베딩 Word2Vec처럼 Image2vec형태로 이미지를 벡터화 하는 것과 유사 (Latent Feature을 뽑아 내는 것) * 그림에서 핑크색이 Latent variable* ** 벡터 형태의 입력층 인코더 : 가중치 곱해짐(가중치 개수 = 입력층 벡터 개수...
AutoEncoder를 이용한 Image Feature Engineering, 그리고 Clustering
Colab 주소:https://colab.research.google.com/drive/1BxT6PimzrYCQNIIB1Ipcxhj9ORCUUlVF?usp=sharing또는 Github Link:https://github.com/xcellentbird
LSTM Autoencoder for Anomaly Detection
Intro지난 포스팅(Autoencoder와 LSTM Autoencoder)에 이어 LSTM Autoencoder를 통해 Anomaly Detection하는 방안에 대해 소개하고자 한다. Autoencoder의 경우 보통 이미지의 생성이나 복원에 많이 사용되며 이러한
Autoencoder와 LSTM Autoencoder
Intro대표적인 자기 지도 학습인 Autoencoder와 Autoencoder에 LSTM cell을 적용해 시퀀스 학습이 가능한 LSTM Autoencoder에 대해 소개한다. 이후 다음 포스팅에는 LSTM Autoencoder를 통해 미래에 발생 할 고장이나 이상신
딥러닝과 표현학습(representation learning) 관점에서의 VAE. Auto-Encoding Variational Bayes 리뷰 (1)
얼마전부터 표현학습(representation learning)과 생성모델(generative model)에 관심이 생겨, 다양한 자료들로 공부를 열심히 하고있다.
[Survey & Code] Deep Learning based Recommender Systems (딥러닝 기반 추천시스템)
딥러닝 기반 추천시스템 survey & code
Explaining Anomalies Detected by Autoencoders Using SHAP
Antwarg, Liat, et al. "Explaining anomalies detected by autoencoders using SHAP."
AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering (0) - autoencoder
Autoencoder란?오토인코더는 차원이 축소된 입력데이터를 얻기 위해 비슷한 데이터로 표현하는 것을 배우기 위한 인공신경망이다.입력데이터는 일반적으로 더 좋은 결과를 위해 PCA 혹은 CNN의 filtering같은 기법을 이용해서 차원을 축소하는 경향이 많다.
VAE research
https://towardsdatascience.com/variational-autoencoders-as-generative-models-with-keras-e0c79415a7ebAn autoencoder is basically a neural network
Similar Image Retrieval using Autoencoders
It turns out that encoded representations (embeddings) given by the encoder are magnificent objects for similarity retrieval.With such a condensed enc