Variational Autoencoders (1) 썸네일형 리스트형 Variational Autoencoder (VAE) 설명 (cs231n 참고) 기존 강의는 pixelCNN의 설명부터 시작한다. VAE는 intractable한 (조절이 까다로운?) latent(잠재) vector z에 대한 density function을 알아내려 한다. 다만 바로 직접적으로 모델을 학습시킬 수는 없고, 대신 likelihood 의 lower bound를 derive and optimize한다고 써있는데 아래에서 더 자세히 알아보도록 하자. 우선 VAE의 배경이 되는 Autoencoder는 data를 만들어내기 위하여 사용하지 않고, label 되어있지 않은 트레이닝 데이터로부터 lower dimensional feature을 unsupervised learning을 통해 배운다. input data x가 있고 이 데이터로부터 feature z를 생성하도록 Enc.. 이전 1 다음
