DAE(Denoising Autoencoder)는 입력으로 사용되는 데이터에 존재하는 노이즈 양을 줄여 다른 심층 신경망의 성능을 향상시키도록 설계된 인공 신경망 유형입니다. 신호의 잡음이 적을 때 찾기가 더 어려운 데이터 패턴을 감지할 수 있습니다. 노이즈 제거 자동 인코더는 이미지 처리 애플리케이션에서 자주 사용되며, 학습 알고리즘을 사용하여 원치 않는 노이즈를 감지하고 제거함으로써 이미지의 노이즈 양을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
잡음 제거 자동 인코더는 입력과 출력 간의 차이를 최소화하도록 학습됩니다. 이는 입력에 무작위 노이즈를 도입한 다음 학습 알고리즘을 사용하여 훈련 과정 중에 데이터 내에서 원하는 특징과 패턴을 더 잘 식별함으로써 수행됩니다. 입력의 노이즈 양을 줄임으로써 노이즈 제거 오토인코더는 원하는 특징과 패턴을 더 잘 식별할 수 있습니다.
일반적으로 노이즈 제거 자동 인코더는 이미지 분류, 인식, 복원과 같은 이미지 처리 애플리케이션에서 노이즈를 줄이는 데 사용됩니다. 다른 애플리케이션으로는 시계열 데이터의 이상 탐지, 음성 신호 잡음 제거, 오디오 신호 잡음 제거 등이 있습니다.
노이즈 제거 자동 인코더는 지도 학습 방법을 사용하는 기존 신경망과 다릅니다. 노이즈 제거 자동 인코더에는 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않으며 대신 입력 데이터를 교육 감독으로 사용합니다. 따라서 잡음 제거 자동 인코더는 비지도 학습 알고리즘이며 일반적으로 기존 신경망보다 구현하기가 더 쉽습니다. 또한 더 적은 수의 매개변수가 필요하며 다른 신경망을 사전 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.
잡음 제거 자동 인코더를 사용한 최종 결과는 데이터에 존재하는 특징과 패턴을 더 정확하고 더 잘 표현하는 경우가 많으며 이를 사용하는 신경망의 성능이 향상되는 경우가 많습니다.
