# AutoEncoder

18개의 포스트

Image inpainting(5)

"Context Encoders: Feature Learning by Inpainting” 논문을 리뷰해보는 시간을 갖겠습니다. Abstract context-based pixel 예측을 통해 unsupervised visual feature learning algorithm을 제시. Context Encoder라는 이름의 모델이고, 임의의 Image의...

2022년 5월 12일
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Image Inpainting(4)

J. Xie, L. Xu, and E. Chen, “Image denoising and inpainting with deep neural networks” 논문을 리뷰해보는 시간을 갖겠습니다. Abstract low-level vision problem 해결을 위해 sparse coding과 denoising autoencoder(DA)를 결합한 접근법 제...

2022년 4월 21일
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AutoEncoder

AutoEncoder 리뷰

2022년 3월 13일
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[D&A 운영진 딥러닝 스터디] 2주차 2차시

출처: https://www.cs.cmu.edu/~bapoczos/Classes/ML10715_2015Fall/slides/ManifoldLearning.pdf고차원 데이터를 저차원 데이터로 차원을 축소하여 표현하는 것sample을 모두 error없이 가져가는

2022년 1월 12일
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Autoencoder

Semantic segmenation이란?모든 pixel에 대한 classification (pixelwise classification)Pixel 개수만큼 CNN 돌리기는 비효율적224x224 = 50,176 pixel >> 2000개 region proposal(s

2021년 12월 13일
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[참고할 만한 자료] : AutoEncoder, Variational AutoEncoder

AutoEncoder, Variational AutoEncoder에 대해 가장 잘 정리된 블로그 정리.

2021년 9월 29일
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Some Note on VAE

VAE에 대한 메모 글

2021년 9월 25일
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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...

2021년 8월 26일
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AutoEncoder를 이용한 Image Feature Engineering, 그리고 Clustering

Colab 주소:https://colab.research.google.com/drive/1BxT6PimzrYCQNIIB1Ipcxhj9ORCUUlVF?usp=sharing또는 Github Link:https://github.com/xcellentbird

2021년 7월 27일
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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

2021년 7월 18일
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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

2021년 7월 18일
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Auto-encoder

Computer vision / AutoEncoders

2021년 6월 25일
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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.

2021년 5월 20일
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Explaining Anomalies Detected by Autoencoders Using SHAP

Antwarg, Liat, et al. "Explaining anomalies detected by autoencoders using SHAP."

2021년 4월 19일
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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.

2021년 4월 7일
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VAE research

https://towardsdatascience.com/variational-autoencoders-as-generative-models-with-keras-e0c79415a7ebAn autoencoder is basically a neural network

2021년 2월 26일
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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

2021년 2월 26일
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