MATH & ML

Variational Autoencoder(VAE)는 다시 말하지만 기존의 AE 와 태초부터 탄생 배경이 다른데 다 따지고 결국 전체적인 구조를 보니 AE와 주조가 같아서 autoencoder라는 이름이 붙게 된거라고 볼 수 있다.VAE의 목적은 어떤 데이터 X에 대해서 그 X에 영향을 주는 어떤 잠재변수(latent variable) Z가 존재한다고 가정을 하고, 그 Z를 찾아내는데에 목적이 있다. 즉 이 Z를 찾아내면 우리는 기존 트레이닝 데이터에 없지만 의미를 가지는 데이터들을 만들어 낼 수 있다는 것이다. 즉 트레이닝 데이터 각 x에 대해서 p(x)를 최대화 시키고 싶은게 목표이다.$$P(X) = \int_P(X|z)P(z) dz$$ 이 VAE에서 generative model관점으로 살펴보면 그..