입력 데이터를 출력으로 복원(reconstruct)하는 비지도(unsupervised) 학습 모델

입력 패턴과 출력 패턴이 동일하다.

입력패턴 x을 입력받아 x와 똑같거나 유사한 x’를 출력하는 신경망

중간 hidden layer를 input data의 feature representation으로 활용한다.

• 주요 활용 분야
  • 이상치 탐지(Anomaly Detection)
  • 표현 학습(Representation Learning)
  • 이미지 노이즈 제거(Image Denoising Task)

z 공간을 **잠복공간(Latent)**이라 부름.

• 잠복 공간을 거치더라도 원래 패턴을 아주 비슷하게 복원함.

  잠복 공간은 원래 패턴을 충실하게 표현하는 고수준 특징으로 간주할 수 있음.

• 디코더를 떼어내고 인코더 부분만 취해서 특징 추출기로 활용이 가능함.