목록variational autoencoder (1)

move84

딥러닝: Variational Autoencoders (VAE) 기본 사항

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..
딥러닝 2025. 3. 26. 01:01
이전 Prev 1 Next 다음