VAE(Variational Autoencoder)는 데이터의 복잡한 확률 분포를 학습하는 데 사용되는 생성 신경망의 한 유형입니다. 이는 인코더와 디코더 네트워크라는 두 가지 구성 요소의 조합입니다. 인코더 네트워크는 이미지와 같은 데이터 입력을 예측이 이루어지는 확률 분포의 지점("잠재 공간")에 매핑하는 데 사용됩니다. 그런 다음 디코더 네트워크는 잠재 공간의 지점을 취하고 확률 분포를 기반으로 재구성된 이미지와 같은 출력을 생성하는 데 사용됩니다.
Variational Autoencoder의 주요 목적은 "잠재 공간 샘플링", 즉 잠재 공간의 특정 지점 집합에서 예측을 생성하는 기능을 활성화하는 것입니다. 예를 들어, 변형 자동 인코더를 사용하여 다양한 성별 및 민족의 얼굴과 같은 잠재 공간의 다양한 지점에서 이미지 모음을 생성할 수 있습니다.
Variational Autoencoder는 생성 모델, 즉 주어진 확률 분포에서 새로운 데이터 포인트를 생성하는 모델로도 사용됩니다. 이는 이미지 기반 데이터 증대 또는 이미지 생성과 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.
Variational Autoencoder를 사용하는 주요 이점 중 하나는 데이터에 대한 복잡한 확률 분포를 학습하는 데 사용되며 데이터 효율적이라는 것입니다. 즉, 상대적으로 작은 데이터 세트에서도 학습할 수 있습니다. 따라서 이미지나 텍스트에서 분산되지 않은 데이터 포인트를 식별하는 데 사용할 수 있는 이상 탐지와 같은 문제를 해결하는 데 이상적입니다.
또한 변형 자동 인코더는 단어를 잠재 공간의 다양한 지점에 매핑하여 새로운 문구나 문장을 생성할 수 있기 때문에 자연어 처리와 같은 다른 많은 영역에도 잠재적으로 응용할 수 있습니다.
전반적으로 변형 자동 인코더는 다양한 유형의 생성 모델링 작업에 대한 강력한 솔루션을 제공하며 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 매우 귀중한 도구입니다.
