오토 인코더(Autoencoder, AE)와 변분 오토 인코더(Variational Autoencoder, VAE)

오토 인코더(Autoencoder, AE)와 변분 오토 인코더(Variational Autoencoder, VAE)는 모두 입력 데이터의 압축된 표현을 학습하는 딥러닝 모델이지만, 그 구조와 목적에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.오토 인코더 (Autoencoder, AE)오토 인코더는 입력 데이터를 효과적으로 압축하고 복원하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 다음 두 부분으로 구성됩니다:인코더(Encoder): 입력 데이터를 받아 내부적으로 더 낮은 차원의 표현(잠재 변수 또는 잠재 공간)으로 변환합니다.디코더(Decoder): 잠재 변수를 사용하여 원본 입력 데이터와 유사한 데이터를 재구성합니다.오토 인코더의 학습 목표는 입력 ( x )와 디코더가 생성한 출력 ( \hat{x} ) 사이의 차이를 ..
DeepLearning/CV 2024. 8. 14. 12:20
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