728x90 auto-encoder1 # 5 이상치 탐지 # 모델 기반 이상치 탐지1 Auto-Encoder Auto-Encoder (Auto-Associative Neural Network) 입력과 출력이 동일한 인공 신결망 구조 정상 데이터들에 대한 학습이 충분히 되어 있을 경우 정상 데이터는 자기 자신을 잘 복제할 수 있는 신경망이 학습이 되나, 이상치 데이터는 학습 기회가 적어서 상대적으로 복제를 잘 못 할 것을 가정하는 모형 반드시 입력 변수의 수보다 은닉 노드의 수가 더 적은 은닉 층이 있어야 함 은닉 층에서 정보의 축약이 이루어짐 은닉층이 존재하지 않으면 100% 복원 가능 -> 이상치 탐지에 효과적이지 않음 Auto-Encoder의 두 가지 활용방식 활용방식 1) 입력 정보와 AE 출력 정보간 차이를 손실함수로 정의하여 직접 이상치 탐지를 수행 활용방식 2) 차원 축소의 목적으로 AE를 학습시킨 .. 2023. 9. 20. 이전 1 다음 728x90 반응형
