[33] VAE: Auto-Encoding Variational Bayes #33
Description
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- Paper : https://arxiv.org/abs/1312.6114
한 줄 요약
- Variational Inference 라는 개념을 적용하여 Posterior를 근사하였다.
- 통계학에서의 sampling이라는 개념이 딥러닝의 학습과는 굉장히 무관하지만 (오히려 반대), input data x가 주어질 때 이를 z라는 latent space로 mapping하는 과정을, 근사된 Posterior와 Likelihood 개념이 모델링된 구조인 AutoEncoder에 적용하였다.
- Reparametrization trick을 통해 sampling의 backpropagation이 가능하게 했다.
선택 이유
- VQ-VAE, DALL-E 등의 논문을 읽기 위해 선정했다.