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Generative Models/Before

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Variational Autoencoders and Importance Weighted Autoencoders Variational Autoencoders (VAE)는 데이터를 latent 공간 상의 분포로 매핑하는 encoder와 latent 공간에서 데이터 공간 상의 분포로 매핑하는 decoder로 이루어진 확률 기반의 생성 모델로, 2013년에 발표된 이후로 많은 분야의 연구 대상이 되어 왔습니다. VAE는 직접적으로 다룰 수 없는 posterior probability

$p(z|x)$ 를 encoder를 통해 근사시킴으로써

$q(z|x)$ 데이터의 likelihood에 대한 variational lower bound를 유도하여 생성 모델을 훈련합니다. Importance Weighted Autoencoders (IWAE) 는 2016년 Burda에 의해 발표된 VAE의 개량 모델로 기존의 variationa..

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