VAE (Variational Autoencoder) 설명 | VAE Pytorch 코드 예시
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🏛 Research/Generative AI
VAE (Variational Autoencoder)   VAE(Variational Autoencoder)는 생성 모델 중 하나로, 주로 차원 축소 및 생성 작업에 사용되는 신경망 아키텍처이다. VAE는 데이터의 잠재 변수를 학습하고 이를 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는데, 특히 이미지 및 음성 생성과 같은 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 이러한 VAE는 크게 인코더와 디코더라는 두 부분으로 구성되어 있다. Autoencoder(오토인코더)와 헷갈릴 수 있는데, 오토인코더는 인풋을 똑같이 복원할 수 있는 latent variable z를 만드는 것이 목적, 즉 인코더를 학습하는 것이 주 목적이고,VAE의 경우 인풋 x를 잘 표현하는 latent vector를 추출하고, 이를 통해 인풋..