VAE(Variational Autoencoder)

정의

- 평균(μ)과 표준편차(σ)를 학습하여 사후확률을 최대화 하여 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술

 

키워드

- 평균, 표준편차, 사후확률, 생성형 모델, Encoder, Decoder, Latent Space

 

메커니즘

 

기술요소

Encoder
- Input Layer - 학습할 x의 입력 데이터
- Encoder - 입력 데이터의 차원을 축소하여 학습, Auto Encoder 사용

 

Latent Space
- 평균, 표준편차 벡터 - Input 값의 평균과 표준편차를 학습한 벡터 값
- Sample Latent - 평균, 표준편차를 통한 사후 확률 추론.
- 변분추론을 통하여 근사적으로 학습

 

Decoder
- Decoder - 사후 확률을 최대화하는 확률 분포를 학습하여 네트워크의 출력값을 도출
- Output Layer - Input 데이터와 유사하지만 새로운 데이터를 생성.