딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여
AI
딥러닝 ‘생성모델’과 ‘잠재 벡터’에 관하여
두줄요약
생성모델이 인식모델과 어떻게 다른지, 그리고 잠재 벡터가 어떤 역할을 하는지 설명했습니다. 오토인코더, GAN, Flow-based 모델을 예로 들어 생성 원리를 정리했습니다.
핵심 내용
- 생성모델과 인식모델의 차이, 특히 생성모델이 고차원 데이터를 다양하게 생성해야 하는 이유를 설명
- 잠재 변수와 잠재 벡터의 개념을 통해, 학습 데이터의 구조를 포착하고 자연스러운 데이터를 생성하는 방식 정리
- 오토인코더, GAN, Flow-based 모델을 예로 들어 잠재 벡터와 데이터 변환 관계를 비교