요약

VAE(Variational Autoencoder)는 입력 데이터의 확률 분포를 모델링하는 생성 모델의 일종으로, 오토인코더의 한계를 극복하고 생성 모델로서의 역량을 갖추기 위해 등장하였다. VAE의 핵심 아이디어는 데이터가 낮은 차원의 잠재 변수로부터 생성되었다고 가정하고, 이를 인코더와 디코더 신경망을 통해 모델링하는 것이다. VAE는 입력 데이터를 잠재 공간으로 매핑하고 이를 다시 복원하는 과정에서 데이터의 주요 특징을 포착하며, 잠재 공간에서의 확률 분포를 명시적으로 가정함으로써 새로운 데이터를 생성할 수 있게 된다. VAE의 아이디어와 프레임워크는 생성 모델 연구의 중요한 기반으로 작용하고 있으며, 앞으로도 다양한 도메인에서 응용되며 발전해 나갈 것으로 기대된다.