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딥러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 생성 모델의 한 종류인 Flow-Based 생성 모델에 대해 알아보겠습니다. 이 모델은 데이터의 복잡한 분포를 학습하고, 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 생성 모델은 이미지 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 활용되며, 그 중에서도 Flow-Based 모델은 독특한 방식으로 작동하여 흥미로운 특징을 가지고 있습니다. 💡 Flow-Based 생성 모델이란? (Flow-Based Generative Models)Flow-Based 생성 모델은 입력 데이터를 일련의 가역 변환(Invertible Transformation)을 통해 단순한 분포, 일반적으로는 정규 분포로 변환하는 방식으로 작동합니다. 이 가역 변환은 'flow'라고 불리며, 변환 과..

딥러닝 분야에서 생성 모델은 데이터를 이해하고 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이 글에서는 딥 생성 모델의 기본 개념, 종류, 그리고 실용적인 예시를 살펴보겠습니다.🧠 기본 개념 (Basic Concepts)생성 모델 (Generative Models)은 주어진 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 기존의 분류 (classification)나 회귀 (regression) 모델과는 달리, 생성 모델은 데이터 자체를 생성하는 능력을 갖습니다. 이러한 능력은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 핵심 목표는 훈련 데이터와 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 만들어내는 것입니다. 생성 모델은 크게 두 가지 주요 접근 방식으로..

Variational Autoencoders (VAE, 변분 오토인코더)는 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 생성 모델 중 하나이다. VAE는 데이터의 잠재 공간을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용된다. 이 글에서는 VAE의 기본적인 개념과 작동 원리를 살펴보고, 간단한 예제 코드를 통해 이해를 돕는다.💡 VAE의 핵심 개념: 잠재 공간 (Latent Space)VAE의 가장 중요한 특징은 잠재 공간을 활용한다는 것이다. 잠재 공간은 데이터의 압축된 표현으로, VAE는 입력 데이터를 잠재 공간에 매핑하고, 이 잠재 공간에서 데이터를 다시 생성하는 방식으로 작동한다. 잠재 공간은 일반적으로 저차원의 벡터로 표현되며, 데이터의 주요 특징을 담고 있다. VAE는 잠재 공간을 정규 분포(Normal Di..