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VAE(Variational Autoencoder)는 데이터의 잠재적 표현을 학습하기 위한 강력한 도구입니다. 이 게시물에서는 VAE를 사용하여 TensorFlow.js 및 Node.js에서 MNIST 데이터의 잠재 표현을 학습하는 방법을 살펴보겠습니다.
VAE는 데이터의 잠재적 표현을 학습하는 데 사용할 수 있는 확률 모델입니다. VAE는 데이터를 잠재 공간으로 압축하는 방법을 학습한다는 점에서 오토인코더와 유사합니다. 그러나 VAE는 잠재 공간에서 새로운 데이터 샘플을 생성하는 데 사용할 수 있는 확률적 모델입니다.
VAE는 데이터의 잠재적 표현을 학습하여 작동합니다. 잠재 공간은 데이터의 필수 기능을 캡처하는 저차원 공간입니다. 그런 다음 VAE는 이 잠재 공간을 사용하여 새 데이터 샘플을 생성합니다.
TensorFlow.js에서 VAE를 사용하려면 먼저 TensorFlow.js 라이브러리를 설치해야 합니다. Node.js 패키지 관리자를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs
다음으로 MNIST 데이터를 로드해야 합니다. tf.data.Dataset API를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
const mnistData = tf.data.dataset.mnist({
train: true,
testData: false
});
이제 VAE를 만들어야 합니다. tf.layers.vae() 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
const vae = tf.layers.vae({
encoder: {
inputShape: [28, 28, 1],
latentDimensions: 2
},
decoder: {
outputShape: [28, 28, 1]
}
});
마지막으로 VAE를 교육해야 합니다. fit() 메서드를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
vae.fit(mnistData, {
epochs: 10
});
Node.js에서 VAE를 사용하려면 먼저 TensorFlow.js 라이브러리를 설치해야 합니다. Node.js 패키지 관리자를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs
다음으로 MNIST 데이터를 로드해야 합니다. tf.data.Dataset API를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
const mnistData = tf.data.dataset.mnist({
train: true,
testData: false
});
이제 VAE를 만들어야 합니다. tf.layers.vae() 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
const vae = tf.layers.vae({
encoder: {
inputShape: [28, 28, 1],
latentDimensions: 2
},
decoder: {
outputShape: [28, 28, 1]
}
});
마지막으로 VAE를 교육해야 합니다. fit() 메서드를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
vae.fit(mnistData, {
epochs: 10
});
이 게시물에서는 VAE를 사용하여 TensorFlow.js 및 Node.js에서 MNIST 데이터의 잠재 표현을 학습하는 방법을 살펴보았습니다. VAE는 데이터의 잠재적 표현을 학습하기 위한 강력한 도구입니다.