vae1 VAE(Variational Autoencoder) : 다변수 오토인코더 정의/개념- 모델평균(mean)과 표준편차(std)를 학습하고 사후확률을 최대화 하여, 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술 개념도 / 구성요소 구분구성 요소설명Encoder- Input Layer- 학습할 x의 입력 데이터- Encoder- 입력 데이터를 평균과 분산으로 나타내는 학률 분포를 학습Latent Space- 잠재변수 (Z)- Input 값의 평균과 표준편차를 학습한 벡터 값- Sample Latent- 평균, 표준편차를 통한 사후 확률 추론- 변분추론을 통하여 근사적으로 학습Decoder- Decoder- 학습한 평균과 분산 정보를 이용하여 정규분포에서 임의의 포인트를 추출하여 디코더의 입력으로 사용해 데이터를 재생성- Output Layer- Input 데이터와 .. 2025. 2. 6. 이전 1 다음
