VAE 유도 과정 정리 — ELBO와 REINFORCE, 재매개변수화 트릭, 상각 추론으로 잠재변수 모델 학습하기
코넬대 심층 생성모델 강의가 잠재변수 모델 학습을 다룬다. 주변 로그가능도를 직접 계산할 수 없는 이유에서 출발해 ELBO, REINFORCE의 높은 분산, 재매개변수화 트릭, 상각 추론을 차례로 거쳐 변분 오토인코더가 조립되는 과정을 정리했다.
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AI TOPIC
변분 추론 최신 뉴스와 핵심 해설
변분 추론 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
잠재변수 모델과 VAE 입문: 표현 학습부터 ELBO와 변분추론까지 한 번에 정리
코넬대 CS 6785 심층 생성모델 강의가 설명하는 잠재변수 모델의 원리를 정리했다. 라벨 없이 데이터의 숨은 특징을 찾아내는 표현 학습, 계산이 불가능한 확률을 ELBO라는 하한으로 우회하는 변분추론의 뼈대를 짚는다.
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확률적 추론과 딥러닝의 결합, 코넬대 심층 생성모델 강의 17강이 정리한 박스의 순환과 LDA
코넬대 심층 생성모델 강의 마지막 회차는 확률적 추론이라는 큰 틀을 소개합니다. 베이즈 네트워크와 LDA 같은 고전 확률 모델에 VAE와 GAN을 결합해 데이터를 해석하는 방법, 그리고 확률적 프로그래밍까지 정리했습니다.
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변분추론과 ELBO 완전 이해: 뇌와 생성 AI가 공유하는 불확실성 추론의 수학 원리
가려진 물체를 알아보는 뇌와 문장으로 이미지를 만드는 AI는 같은 문제를 푼다. 잠재변수와 매개변수적 분포 표현에서 중요도 표집과 옌센 부등식을 거쳐 ELBO에 이르는 과정을 해양 관측과 숲 비유로 단계별로 짚었다.
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