Autoencoder란?
Encoder → Bottleneck → Decoder 구조로 입력을 재구성한다.
활용
- 차원 축소 (PCA 대안)
- 이상 탐지
- 노이즈 제거 (Denoising AE)
- 표현 학습 기반
Autoencoder란?
정의
입력을 저차원으로 압축 후 복원하는 신경망. 차원 축소·이상 탐지·표현 학습에 활용.
다른 표현오토인코더
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AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.