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SAE의 개별 특징을 클러스터링하여 신경망의 복잡한 곡선 기하학 구조를 복원하는 비지도 학습 파이프라인을 제안한다.
신경망 내부의 데이터 표현이 현실 세계의 구조를 반영하는 기하학적 형태를 띤다는 연구 내용을 다룬다.
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