VAE(Variational AutoEncoder)의 기본 개념 - 는 원본 데이터를 저차원 표현으로 압축하고, 이를 다시 복원하는 방법입니다. - AE의 주 목적은 Encoder를 학습하여 유용한 로 활용하는 것이며, 다양한 딥러닝 네트워크에 응용됩니다. - VAE와 AE는 유사한 구조를 가지며, VAE는 데이터 생성을 위해 데이터 분포를 학습하는데 초점을 둡니다. - VAE는 의 분포를 정규 분포로 나타내고 을 사용하여 미분 가능하게 합니다. - VAE를 사용하여 데이터를 생성할 때, 랜덤 노이즈를 입력으로 사용하며 이로부터 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다. VAE(Variational AutoEncoder) https://gaussian37.github.io/dl-concept-vae/ VAE(..