Variational Auto-Encoder (Kingma, 2013 논문 리뷰)
VAE(Variational Auto-Encoder)는 생성형 AI의 역사에 중요한 획을 그은 모델로, 입력 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델이다. 이 모델은 2013년 D.P.Kingma와 Max Welling의 논문(1)으로 처음 공개되었으며, 2024년 3월 현재 33,556회 인용되었다. 본 포스팅에서는 이 논문을 리뷰하면서 VAE의 구조를 알아보고자 한다. (1) Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. 2nd International Conference on Learning Representations, ICLR 2014, Banff, AB, Canada, April 14-16, 201..
2024.03.06