머신 러닝 기술이 전례없는 속도로 발전함에 따라 변형 자동 인코 코더 (VAE)는 우리가 처리하고 데이터를 생성하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 혁신적인 생성 기능으로 강력한 데이터 인코딩을 병합함으로써 VAES는 해당 분야의 복잡한 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
이 기사에서는 VAES의 핵심 개념, 응용 프로그램 및 Pytorch를 사용하여 효과적으로 구현할 수있는 방법을 살펴볼 것입니다.
변형 자동 인코더는 무엇입니까?
Autoencoders는 주로 치수 감소 또는 기능 학습을 목적으로 효율적인 데이터 표현을 학습하도록 설계된 신경망의 한 유형입니다.
Autoencoders는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다 :
인코더 : 입력 데이터를 하부 차원 잠재 공간으로 압축합니다.
디코더 :이 압축 된 표현에서 원래 데이터를 재구성합니다.
자동 인코더의 주요 목표는 입력과 재구성 된 출력의 차이를 최소화하여 데이터의 소형 표현을 학습하는 것입니다.
확률 론적 요소를 인코딩 프로세스에 통합하여 전통적인 자동 인코더 프레임 워크의 기능을 확장하는 vaes (variational autoencoders)를 입력하십시오.
표준 자동 인코더는 입력을 고정 잠재적 표현에 매핑하는 반면, VAE는 인코더가 잠재적 인 공간에 대한 분포를 출력하는 확률 론적 접근법을 소개하며, 일반적으로 다변량 가우시안으로 모델링됩니다. 이를 통해 Decoding 프로세스 동안 VAE 가이 분포에서 샘플링하여 새로운 데이터 인스턴스를 생성 할 수 있습니다.
VAES의 주요 혁신은 구조적이고 지속적인 잠복 공간을 학습함으로써 새로운 고품질 데이터를 생성하는 능력에 있습니다. 이는 목표가 데이터를 압축하는 것이 아니라 원래 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터 샘플을 만드는 생성 모델링에 특히 중요합니다.
VAES는 이미지 합성, 데이터 부전 및 이상 탐지와 같은 작업에서 상당한 효과를 보여 주어 기계 학습 모델 및 응용 프로그램의 기능을 발전시키기위한 관련 도구를 만들었습니다.
변형 자동 인코더 이론적 배경
이 섹션에서는 VAE의 이론적 배경과 운영 역학을 소개하여 이후 섹션에서 응용 프로그램을 탐색 할 수있는 견고한 기반을 제공합니다.
인코더부터 시작하겠습니다. 인코더는 입력 데이터를 잠재 공간에 매핑하는 신경망입니다. 잠재 공간에서 고정 지점을 생성하는 기존의 자동 인코더와 달리 VAE의 인코더는 확률 분포의 매개 변수, 특히 가우스 분포의 평균과 분산입니다. 이를 통해 VAE는 데이터 불확실성과 변동성을 효과적으로 모델링 할 수 있습니다. 디코더라고하는 다른 신경망은 잠재적 인 공간 표현에서 원래 데이터를 재구성하는 데 사용됩니다. 잠재 우주 분포의 샘플이 주어지면, 디코더는 원래 입력 데이터와 매우 유사한 출력을 생성하는 것을 목표로합니다. 이 프로세스는 VAE가 학습 된 분포에서 샘플링하여 새로운 데이터 인스턴스를 생성 할 수 있습니다.
잠재 공간은 입력 데이터가 인코딩되는 저 차원의 연속 공간입니다.
인코더, 디코더 및 잠재적 공간의 역할의 시각화. 이미지 소스.
변형 접근법은 복잡한 확률 분포를 근사화하는 데 사용되는 기술입니다. VAES의 맥락에서, 그것은 데이터가 주어진 잠재 변수의 실제 사후 분포를 근사화하는데, 이는 종종 다루기 어려운다. VAE는 대략적인 사후 분포를 배웁니다. 목표는이 근사치를 진정한 후방에 최대한 가깝게 만드는 것입니다.
베이지안 추론은 더 많은 증거 나 정보를 사용할 수있게되면 가설에 대한 확률 추정치를 업데이트하는 방법입니다. VAES에서 베이지안 추론은 잠재 변수의 분포를 추정하는 데 사용됩니다.
사전 지식 (사전 분포)을 관찰 된 데이터 (우수성)와 통합하여 학습 된 사후 분포를 통해 잠복 공간 표현을 조정합니다.
사전 분포, 사후 분포 및 가능성 기능에 대한 베이지안 추론. 이미지 소스.
여기에 프로세스 흐름이 어떻게 보이는지
입력 데이터 는 인코더에 공급되며, 이는 잠재 우주 분포 (평균
> 및 분산의 매개 변수를 출력합니다.
잠재 변수 는 분포 에서 샘플링됩니다. reparameterization 트릭과 같은 기술을 사용합니다.
샘플링 된
z 는 디코더를 통과하여 재구성 된 데이터를 생성하여 원래 입력
x .
변형 자동 인코더 대 전통적인 자동 인코더
전통적인 자동 인코더에 대한 VAE의 차이점과 장점을 살펴 보겠습니다.
아키텍처 비교
이전에 볼 수 있듯이, 기존의 자동 인코더는 입력 데이터를 고정 된 저 차원 잠재 공간 표현 에 매핑하는 인코더 네트워크로 구성됩니다. 이 프로세스는 결정 론적이므로 각 입력은 잠복 공간의 특정 지점으로 인코딩됩니다.
그런 다음 디코더 네트워크는 입력과 재구성의 차이를 최소화하기 위해이 고정 잠재적 표현으로부터 원래 데이터를 재구성합니다.
전통적인 자동 인코더의 잠재적 공간은 확률 론적 모델링없이 입력 데이터의 압축 된 표현으로, 불확실성을 처리하는 메커니즘이 없기 때문에 새롭고 다양한 데이터를 생성하는 능력을 제한합니다.
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자동 코더 아키텍처. 저자에 의한 이미지 vaes는 인코딩 프로세스에 확률 론적 요소를 도입합니다. 즉, VAE의 인코더는 입력 데이터를 잠재 변수에 대한 확률 분포에 맵핑하며, 일반적으로 평균
μ
및 분산을 가진 가우스 분포로 모델링됩니다.
이 접근법은 각 입력을 단일 지점이 아닌 분포로 인코딩하여 변동성과 불확실성을 추가합니다.
건축 적 차이는 전통적인 자동 인코더의 결정 론적 매핑과 vaes의 확률 인코딩 및 샘플링에 의해 시각적으로 표현됩니다.
이 구조적 차이는 VAE가 KL 발산으로 알려진 용어를 통해 정규화를 통합하는 방법을 강조하여 잠재 공간을 연속적이고 잘 구조화하도록 형성합니다.
정규화는 생성 된 샘플의 품질과 일관성을 크게 향상시켜 전통적인 자동 인코더의 기능을 능가합니다.
변형 자동 인코더 아키텍처. 저자에 의한 이미지
. VAES의 핵심 장점은 교육 데이터와 유사하지만 특정 인스턴스와 동일하지 않은 새로운 데이터 샘플을 생성하는 능력입니다. 예를 들어, 이미지 합성에서 VAE는 훈련 세트와 비슷하지만 변형으로 새로운 이미지를 만들 수 있으므로 새로운 아트 워크 만들기, 현실적인 얼굴 생성 또는 패션 및 건축에서 새로운 디자인을 생성하는 것과 같은 작업에 유용 할 수 있습니다.
.
이상 탐지. 정상 데이터의 분포를 학습함으로써 VAES는이 분포와의 편차를 이상으로 식별 할 수 있습니다. 이것은 사기 탐지, 네트워크 보안 및 예측 유지 보수와 같은 응용 프로그램에 특히 유용합니다.
데이터 대치 및 비난. VAES의 강력한 점 중 하나는 누락되거나 시끄러운 부품으로 데이터를 재구성하는 것입니다. 학습 된 잠재 분포에서 샘플링하여 결 측값을 예측하고 채우거나 손상된 데이터에서 노이즈를 제거 할 수 있습니다. 이로 인해 정확한 데이터 재건이 필수적이거나 손상된 오디오 및 시각 데이터를 복원하는 데있어 의료 영상과 같은 응용 프로그램에서 가치가 있습니다.
반 감독 학습. 반 감독 학습 시나리오에서 VAES는 잠재적 인 공간을 사용하여 기본 데이터 구조를 캡처하여 분류기 성능을 향상시켜 제한된 라벨이 붙은 데이터로 학습 프로세스를 향상시켜 분류기 성능을 향상시킬 수 있습니다.
잠재적 인 공간 조작. vaes는 다양한 응용 프로그램에 대해 조작 할 수있는 구조적이고 연속적인 잠재 공간을 제공합니다. 예를 들어, 이미지 편집에서는 잠복 공간을 탐색하여 특정 기능 (조명 또는 얼굴 표정)을 조정할 수 있습니다. 이 기능은 이미지 및 비디오를 수정하고 향상시키는 창의적인 산업에서 특히 유용합니다.
전통적인 자동 인코더의 응용
치수 감소
. 기존의 자동 인코더는 데이터의 차원을 줄이기 위해 널리 사용됩니다. 데이터를 하부 차원의 잠재적 공간으로 인코딩 한 다음 재구성함으로써 데이터의 가장 중요한 기능을 캡처 할 수 있습니다. 이는 고차원 데이터를 2 ~ 3 차원으로 투사 해야하는 데이터 시각화와 같은 시나리오와 다른 기계 학습 모델을위한 전처리 단계에서 성능을 향상시키고 계산 비용을 줄입니다.
피처 추출.
입력 데이터의 필수 측면을 캡처하도록 인코더를 훈련 시키면 잠재적 표현은 분류, 클러스터링 및 회귀와 같은 다운 스트림 작업을위한 소형 기능 벡터로 사용할 수 있습니다. 이것은 잠재적 인 공간이 중요한 시각적 패턴을 드러낼 수있는 이미지 인식과 같은 응용 분야에서 특히 유익합니다.
Denoising.
전통적인 자동 인코더는 시끄러운 버전에서 깨끗한 입력을 재구성하는 법을 학습함으로써 데이터를 비난하는 데 효과적입니다. 이 응용 프로그램은 이미지 프로세싱, 이미지에서 노이즈를 제거하면 시각적 품질을 향상시킬 수있는 시나리오와 오디오 신호의 선명도를 향상시킬 수있는 신호 처리와 같은 시나리오에서 가치가 있습니다.
데이터 압축. 소형 잠재 벡터는 원래의 고차원 데이터보다 더 효율적으로 저장되거나 전송 될 수 있으며, 디코더는 필요할 때 데이터를 재구성 할 수 있습니다. 이것은 이미지 및 비디오 압축과 같은 응용 프로그램에서 특히 유용합니다.
이미지 재구성 및 입학.
전통적인 자동 인코더를 사용하여 누락 된 이미지의 일부를 재구성 할 수 있습니다. 이미지 인 페인팅에서, 오토 엔코더는 주변 픽셀에 의해 제공된 컨텍스트를 기반으로 이미지의 누락되거나 손상된 영역을 채우도록 훈련된다. 이것은 컴퓨터 비전 및 디지털 복원과 같은 분야에서 유용합니다.
시퀀스 학습. 오토 엔코더는 재발 성 또는 컨볼 루션 레이어를 사용하여 순차 데이터로 작동하도록 조정할 수 있습니다. 그들은 시간 의존성과 패턴을 캡처하여 텍스트 생성, 음성 합성 및 재무 예측과 같은 응용 프로그램에 유용 할 수 있습니다.
변동성 자동 인코더의 유형
VAE는 기계 학습의 다양한 과제와 응용을 해결하기 위해 다양한 특수 형태로 발전했습니다. 이 섹션에서는 사용 사례, 장점 및 제한을 강조하는 가장 두드러진 유형을 검사합니다.
조건부 변형 자동 인코딩
조건부 변동 자동 인코 코더 (CVAE)는 추가 정보를 조절하여 생성 프로세스를 향상시키는 특수 형태의 VAE입니다. VAE는 c 로 표시된 추가 정보를 인코더 및 디코더 네트워크 모두에 통합함으로써 조건부가된다. 이 컨디셔닝 정보는 클래스 레이블, 속성 또는 기타 상황 데이터와 같은 관련 데이터 일 수 있습니다.
CVAE 모델 구조. 이미지 소스. CVAE의 사용 사례는 다음을 포함합니다
제어 데이터 생성. 예를 들어, 이미지 생성에서 CVAE는 주어진 레이블 또는 설명을 기반으로 특정 객체 또는 장면의 이미지를 만들 수 있습니다.
이미지 대 이미지 변환. CVAE는 특정 속성을 유지하면서 이미지를 한 도메인에서 다른 도메인으로 변환 할 수 있습니다. 예를 들어, 흑백 이미지를 색상 이미지로 번역하거나 스케치를 현실적인 사진으로 변환하는 데 사용될 수 있습니다.
텍스트 생성. CVAE는 특정 프롬프트 또는 주제에 조절 된 텍스트를 생성하여 스토리 생성, 챗봇 응답 및 개인화 된 컨텐츠 제작과 같은 작업에 유용 할 수 있습니다.
장단점은 다음과 같습니다
생성 된 데이터에 대한 더 미세한 제어
개선 된 표현 학습
과적으로 의 위험이 증가했습니다
기타 변형
종종 베타-vaes라고 불리는 분리 된 변형 자동 인코 코더는 또 다른 유형의 특수 VAE입니다. 그들은 각 차원이 데이터의 뚜렷하고 해석 가능한 변동 요소를 캡처하는 잠재적 표현을 배우는 것을 목표로합니다. 이것은 재구성 손실 및 KL 발산 항에 균형을 이루는 초 파라미터 β로 원래 VAE 목표를 수정함으로써 달성된다.
베타-vaes의 장단점 :
잠재 요인의 해석 가능성이 향상되었습니다
생성 된 데이터의 개별 특징을 조작하는 향상된 능력.
. β 매개 변수를 신중하게 튜닝해야합니다
용어 사이의 균형이 최적이 아닌 경우 재건 품질이 저하 될 수 있습니다.
vaes의 또 다른 변형은 AAES (Adversarial Autoencoders)입니다. AAES는 VAE 프레임 워크를 생성 적대적 네트워크 (GANS)의 대적 훈련 원리와 결합합니다. 추가 차별기 네트워크는 잠재적 표현이 사전 분포와 일치하도록 보장하여 모델의 생성 기능을 향상시킵니다.
AAES의 장단점 :
는 고품질 및 현실적인 데이터 샘플을 생성합니다
잠복 공간을 규칙화하는 데 효과적입니다
적대적 구성 요소로 인한 훈련 복잡성 증가
GANS와 유사한 훈련 안정성과 관련된 잠재적 문제
이제, 우리는 변형 자동 인코더의 두 가지 확장을 볼 것입니다.
첫 번째는 변형 반복 autoencoders (VRAES)입니다. VRAES는 반복 신경 네트워크 (RNN)를 인코더 및 디코더 네트워크에 통합하여 VAE 프레임 워크를 순차 데이터로 확장합니다. 이를 통해 VRAES는 시간 종속성과 모델 순차 패턴을 캡처 할 수 있습니다.
vraes의 장단점 :
시계열 데이터 및 순차적 패턴을 처리하는 데 효과적입니다
음성 합성, 음악 생성 및 시계열 예측과 같은 응용 프로그램에 유용합니다.
모델의 재발 특성으로 인한 높은 계산 요구 사항.
우리가 검사 할 마지막 변형은 계층 적 변형 자동 인코 코더 (HVAE)입니다. HVAE는 계층 구조로 배열 된 다수의 잠재 변수 계층을 도입하여 모델이 데이터의보다 복잡한 종속성 및 추상화를 캡처 할 수있게한다.
hvaes의 장단점 :
계층 구조로 복잡한 데이터 분포를 모델링 할 수 있습니다
는보다 표현력있는 잠재적 표현을 제공합니다
모델 복잡성 및 계산 비용 증가
pytorch 로 변형 자동 인코더를 구현합니다
이 섹션에서는 Pytorch를 사용하여 간단한 변형 자동 인코더 (VAE)를 구현합니다.
1. 환경 설정
VAE를 구현하려면 필요한 라이브러리 및 도구로 파이썬 환경을 설정해야합니다. 우리가 사용할 라이브러리는 다음과 같습니다
우리는 또한 손실 함수를 정의해야합니다. VAE에 대한 손실 함수는 재구성 손실 및 KL 발산 손실로 구성됩니다. 이것이 Pytorch에서 보이는 방식입니다 :
VAE를 훈련 시키려면 MNIST 데이터 세트를로드하고 최적화를 정의하고 모델을 훈련시킵니다.
3. 모델 테스트 및 평가
훈련 후 재구성 된 출력 및 생성 된 샘플을 시각화하여 VAE를 평가할 수 있습니다.
이것은 코드입니다 :
<li>
</li>
출력 시각화. 상단 행은 원래 mnist 데이터이고, 중간 행은 재구성 된 출력이며, 마지막 행은 생성 된 샘플입니다.
변형 자동 인코더 도전 및 솔루션
VAES (variational autoencoders)는 생성 모델링을위한 강력한 도구이지만 성능에 영향을 줄 수있는 몇 가지 과제와 한계가 있습니다. 그들 중 일부에 대해 논의하고 완화 전략을 제공합시다.
모드 붕괴
이것은 VAE가 데이터 배포의 전체 다양성을 포착하지 못하는 현상입니다. 결과는 다른 모드를 무시하면서 데이터 분포의 몇 가지 모드 (별개 영역)를 나타내는 샘플을 생성합니다. 이로 인해 생성 된 출력의 다양성이 부족합니다.
pip install torch torchvision matplotlib numpy
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모드 붕괴로 인한 모드 붕괴 :
열악한 우주 탐사 : 훈련 중에 잠재적 인 공간이 적절하게 탐색되지 않으면 모델은 일부 지역에서 샘플을 생성하는 법을 배울 수 있습니다.
교육 데이터 : 제한적이거나 대표적이지 않은 교육 데이터는 모델이 특정 모드로 오버 피트를 만들 수 있습니다.
모드 붕괴는 다음을 사용하여 완화 할 수 있습니다
정규화 기술 : 드롭 아웃 및 배치 정규화와 같은 기술을 사용하면 일반화를 개선하고 모드 붕괴를 줄일 수 있습니다.
개선 된 훈련 알고리즘 : 중요한 가중 자동 인코더 (IWAE)
정보가없는 잠재 공간
경우에 따라 VAE에 의해 배운 잠재적 공간은 정보가 아닌 것이 될 수 있으며, 여기서 모델은 잠재 변수를 효과적으로 사용하여 입력 데이터의 의미있는 특징을 캡처하지 않습니다. 이로 인해 생성 된 샘플 및 재구성 품질이 좋지 않습니다.
이것은 일반적으로 다음과 같은 이유 때문에 발생합니다
불균형 손실 구성 요소 : 재구성 손실과 KL 발산 사이의 상충 관계는 균형이 잘되지 않아 잠재 변수가 무시 될 수 있습니다.
후방 붕괴 : 인코더는 이전과 매우 가까운 사후 분포를 출력하여 잠복 공간에서 정보가 손실됩니다.
비관질 잠복 공간은 워밍업 전략을 활용하여 고정 될 수 있으며, 이는 훈련 중 KL 발산의 중량을 점차적으로 증가 시키거나 손실 기능에서 KL 발산 항의 중량을 직접 수정하는 것을 포함합니다.
훈련 불안정성
훈련 vaes는 때때로 손실 함수가 진동하거나 발산되면서 불안정 할 수 있습니다. 이로 인해 수렴을 달성하고 잘 훈련 된 모델을 얻기가 어려울 수 있습니다.
이것이 발생하는 이유는 다음과 같습니다
복잡한 손실 환경 : VAE 손실 함수는 재구성과 정규화 용어를 결합하여 복잡한 최적화 환경으로 이어집니다.
하이퍼 파라미터 감도 : VAES는 학습 속도, KL 발산의 가중치 및 신경망의 아키텍처와 같은 하이퍼 파라미터의 선택에 민감합니다.
훈련 불안정성을 완화하는 단계 는 다음과 같은 사용과 관련이 있습니다
조심스러운 하이퍼 파라미터 튜닝 : 하이퍼 파라미터의 체계적인 탐색은 훈련을위한 안정적인 구성을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
고급 최적화기 : Adam과 같은 적응 학습 속도 최적화기를 사용하여 복잡한 손실 환경을보다 효과적으로 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
계산 비용
특히 크고 복잡한 데이터 세트를 사용하여 VAE를 훈련시키는 것은 계산적으로 비싸다. 이는 확률 층을 통한 샘플링 및 역전이 필요하기 때문입니다.
높은 계산 비용의 원인은 다음과 같습니다
<:> 대형 네트워크 : 인코더 및 디코더 네트워크가 크고 깊어 질 수있어 계산 부담이 증가합니다.
잠재적 인 공간 샘플링 : 잠재적 인 공간에서 샘플링하고 이러한 샘플을 통한 그라디언트 계산은 계산 비용에 추가 할 수 있습니다.
이것은 몇 가지 완화 조치입니다
모델 단순화 : 인코더 및 디코더 네트워크의 복잡성을 줄이면 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
효율적인 샘플링 기술 :보다 효율적인 샘플링 방법 또는 근사치를 사용하면 계산 부하가 줄어들 수 있습니다.
결론
변형 자동 인코 코더 (VAE)는 기계 학습 및 데이터 생성 영역에서 획기적인 발전으로 입증되었습니다.
는 기존의 자동 인코더 프레임 워크에 확률 적 요소를 도입함으로써 새로운 고품질 데이터를 생성하고보다 체계적이고 지속적인 잠재적 인 공간을 제공 할 수 있습니다. 이 고유 한 기능은 생성 모델링 및 이상 탐지에서 데이터 대치 및 반 감독 학습에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 열었습니다.
이 기사에서는 변형 자동 인코더의 기본 사항, 다양한 유형, Pytorch에서 VAE를 구현하는 방법, VAES와 함께 작업 할 때 도전과 솔루션을 다루었습니다.
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faqs
autoencoder와 변형 자동 인코더의 차이점은 무엇입니까?
> 자동 인코더는 입력 데이터를 하부 차원 잠복 공간으로 압축 한 다음이 공간의 고정 된 지점에 결정적으로 매핑하는 신경 네트워크입니다. VAE (variational autoencoder)는 입력을 잠재 공간에 걸쳐 확률 분포, 일반적으로 가우스의 확률 분포로 인코딩하여이를 확장합니다. 이 확률 적 접근 방식은 VAE가 잠재 분포에서 샘플링하여 새롭고 다양한 데이터 인스턴스의 생성과 데이터 변동성의 더 나은 모델링을 가능하게합니다.
VAE는 무엇에 사용됩니까?
vaes (variational autoencoders)는 새로운 고품질 데이터 샘플을 생성하는 데 사용되므로 이미지 합성 및 데이터 증강과 같은 응용 분야에서 가치가 있습니다. 그들은 또한 변속 된 데이터 분포와의 편차를 식별하여 누락되거나 손상된 데이터를 재구성하여 학습 된 데이터 분포와 데이터를 비난 및 대치로 식별합니다. 변형 자동 인코더의 이점은 무엇입니까?
vaes는 연속적이고 구조화 된 잠복 공간을 학습함으로써 다양하고 고품질 데이터 샘플을 생성합니다. 또한 데이터 표현의 견고성을 향상시키고 불확실성을 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 이는 이상 감지, 데이터 부전 및 반 감독 학습과 같은 작업에 특히 유용합니다. 자동 인코더 대신 VAE를 사용하는 이유는 무엇입니까?
vaes (variational autoencoders)는 인코딩에 대한 확률 론적 접근법을 제공하여 지속적인 잠재적 우주 분포를 모델링하여 다양하고 새로운 데이터 샘플을 생성 할 수 있습니다. 고정 된 잠재적 표현을 제공하는 기존의 자동 인코더와 달리 VAE는 데이터 생성 기능을 향상시키고 데이터의 불확실성과 변동성을 더 잘 처리 할 수 있습니다.
변형 자동 인코더의 단점은 무엇입니까?
vaes (variational autoencoders)는 모드 붕괴와 같은 문제로 어려움을 겪을 수 있으며, 여기서 데이터 분포의 전체 다양성을 캡처하지 못하면 덜 다양한 생성 샘플을 초래합니다. 또한 GANS와 같은 다른 생성 모델에 비해 흐리거나 덜 상세한 출력을 생성 할 수 있으며, 훈련은 계산 집약적이고 불안정 할 수 있습니다.
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위 내용은 변형 자동 인코더 : 작동 방식과 중요한 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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