변분 오토인코더(VAE)와 벡터 양자화 변분 오토인코더(VQ-VAE)

변분 오토인코더(VAE)와 벡터 양자화 변분 오토인코더(VQ-VAE)는 두 모두 생성적 심층 학습 모델이지만, 그들의 구조와 목적에 있어 중요한 차이점이 있습니다. 각 모델의 핵심적인 차이를 아래에 설명하겠습니다.

1. 인코더와 잠재 공간의 차이

• VAE:
  • VAE는 연속적인 잠재 공간을 사용합니다. 인코더는 입력 데이터를 평균과 분산의 파라미터로 매핑하는데, 이는 다변량 정규 분포를 정의합니다. 이 분포로부터 샘플링하여 잠재 변수 ( z )를 얻고, 이를 다시 디코더로 전달하여 입력 데이터의 재구성을 시도합니다.
  • 이 과정에서 VAE는 입력 데이터의 연속적인 특징을 모델링하며, 미분 가능한 역전파를 통한 학습이 가능합니다.
• VQ-VAE:
  • VQ-VAE는 이산적인 잠재 공간을 사용합니다. 인코더는 입력 데이터를 양자화된 벡터 코드로 변환합니다. 이 코드는 미리 정의된 코드북의 벡터 중 하나를 선택하여 나타내지며, 이산적인 특성으로 인해 VAE의 연속적인 잠재 공간과 구분됩니다.
  • 양자화 과정에서 벡터를 코드북 벡터로 매핑하는 동안의 비 미분 가능성 문제는 straight-through estimator 등의 기술을 사용하여 해결합니다.

2. 재구성 품질 및 용도

• VAE:
  • VAE는 더 부드러운 재구성을 생성하며, 잠재 공간에서 의미 있는 보간을 가능하게 합니다. 이는 잠재 변수의 연속성 때문에 다양한 입력 데이터 간의 전환을 부드럽게 모델링할 수 있습니다.
  • VAE는 이미지 생성, 음성 인식 및 강화 학습 등의 다양한 분야에 적용됩니다.
• VQ-VAE:
  • VQ-VAE는 특히 복잡하고 구조화된 데이터(예: 이미지와 음성)에 대해 더 선명하고 디테일한 재구성을 제공합니다. 이산적 잠재 공간의 사용은 코드북 벡터의 직접 선택을 통해 더 높은 품질과 일관성을 유지하도록 합니다.
  • VQ-VAE는 고해상도 이미지 생성, 음성 합성, 스타일 전이 등에 유용하며, 이러한 용도로 널리 사용됩니다.

3. 학습 방식과 복잡성

• VAE:
  • VAE의 학습은 엔트로피 및 Kullback-Leibler 발산을 최소화하는 방식으로 진행됩니다. 이를 통해 입력 데이터의 분포를 잠재 공간의 분포와 일치시키려고 합니다.
• VQ-VAE:
  • VQ-VAE는 추가적으로 코드북 학습이 포함됩니다. 코드북의 각 벡터는 입력 데이터의 특징을 효율적으로 표현하기 위해 학습되며, 이 과정은 종종 별도의 최적화 과정을 필요로 합니다.

두 모델은 각각의 특성과 용도에 따라 선택되며, 특히 VQ-VAE는 더 정교하고 디테일한 결과물 생성에 특화되어 있습니다.