VAE ( Variational AutoEncoder )
이전 포스트에서 왜 Generative Models의 정의가 P(X,Y)를 구하는 게 아니라 왜 P(X)를 구한 후 샘플링하는 것이 목적이라고 하는 지 이해가 안 간다고 하였다. 여러 VAE를 설명하는 해외/국내 블로그들이 시작할 때 P(X)가 목표다 라고 하는데, 실제로는 Given Y에 대해 가장 그럴듯한 데이터 X를 생성하는 것이 목표이므로 P(X,Y)가 목표라고 생각한다. 곰곰이 생각해본 결과, 결과적으로 Generative Models 중 하나인 VAE가 결국 P(Y|X), P(X,Y), P(X|Y)를 모두 학습하기 때문에 P(X) / 데이터의 진정한 분포를 학습한다고도 할 수 있는 것 같다. GAN이 Implicit하게 P(X)를 구한다는 표현은 P(Y|X), P(X,Y), P(X|Y)를 따로..
Research (연구 관련)
2019. 7. 28. 19:22
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