변분 오토인코더 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:VAE Basic.png|섬네일|425x425px|변분 오토인코더의 기본 구조. 인코더가 입력 <math>x</math>를 받아서 잠재 공간으로 압축하고. 디코더가 잠재공간에서 결과를 받아서 입력과 가까운 <math>{x'}</math>로 복원한다.]]

'''변분 오토인코더'''(Variational autoencoder, VAE)는 [[변분 베이즈 방법]]의 변분추론(variational inference), [[증거 하한]](evidence lower bound, ELBO)을 이용해서 입력 확률 분포를 학습하고 입력 확률 분포에 가까운 값을 만들어내는 [[오토인코더]]이다.

== 같이 보기 ==
* [[오토인코더]]
* [[생성적 적대 신경망]]

{{토막글}}

[[분류:비지도 학습]]