VAE(Variational AutoEncoder)

1. VAE의 개념

- 입력 데이터를 압축한 뒤 다시 복원하는 과정에서 데이터의 잠재 공간을 학습하는 딥러닝 기반의 생성 모델

활용) 이미지 생성, 이미지 스타일 변화, 이상치 탐지, 데이터 압축

 

 

2. VAE의 구성도 및 구성요소

가. VAE 구성도

 

나. VAE 구성요소

구분	구성 요소	설명
Encoder	- Input	- 학습할 입력 데이터
	- Encoder	- 입력 데이터 차원 축소 학습
Latent Space	- 평균, 분산	- 입력 데이터 평균, 분산 생성
	- 잠재 변수	- 평균, 분산 활용 잠재 변수 계산
Decoder	- Decoder	- 잠재 변수 활용 원래 데이터 복원
	- Output	- 복원된 출력 데이터
Loss Function	- Reconstruction Loss	- 입력과 출력 데이터 비교
	- KL divergence	- 잠재 변수와 정규분포 비교

 

 

3. VAE + GAN 하이브리드 모델

VAE 이미지 흐림 (블러 현상)

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+ GAN 고화질 생성 능력

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VAE-GAN 디코더에 GAN 판별기 추가

- VAE의 출력 이미지에 GAN 기술 활용하여 안정적 고해상도 이미지 생성