VAE 썸네일형 리스트형 VAE VAE는 직접적으로 ELBO를 maximize 한다. variational : 확률 분포를 추론한다는 뜻. VAE는 $\phi$ 를 추론하기 때문에 Variational. AutoEncoder : bottleneck을 거쳐서 원본데이터를 추론함 $q_\phi(z|x) = encoder, p_\theta(x|z) = decoder$ prior matching term = 학습중인 $q_\phi(z|x)$ 가 우리가 prior로 믿고있던 $p(z)$ 와 얼마나 비슷한가? reconstruction term = variational distribution $q_\phi(z|x)$ 에서 x를 얼마나 잘 재현하나 결국 VAE의 핵심은 $\phi$ 와 $\theta$ 에 의해 얼마나 ELBO를 최적화했냐의 문제임 .. 더보기 이전 1 다음
