13.2.2 변형 오토인코더

변형 오토인코더(variational autoencoder)를 좀 더 쉽게 이해할 수 있게 오토인코더와 비교하면서 설명하겠습니다. 오토인코더는 다음 그림과 같이 입력(숫자 2)→인코더→압축(차원 축소)→디코더→출력(숫자 2)이 나오게 하는 방법입니다.

▲ 13-9 오토인코더 실행 과정

오토인코더는 차원을 줄이는 것이 목표이기 때문에 새롭게 생성된 데이터의 확률 분포에는 관심이 없습니다.

반면 변형 오토인코더는 표준편차와 평균을 이용하여 확률 분포를 만들고, 거기에서 샘플링하여 디코더를 통과시킨 후 새로운 데이터를 만들어 냅니다. 즉, 변형 오토인코더는 입력 데이터와 조금 다른 출력 데이터를 만들어 내는데, 이때 z라는 가우시안 분포를 이용합니다(z를 잠재 벡터(latent vector)라고 합니다). 중요한 특성의 파라미터를 담고 있는 z 분포에서 벡터를 랜덤하게 샘플링하고 이 분포의 오차를 이용하여 입력 데이터와 유사한 다양한 데이터를 만들어 내는 것이 변형 오토인코더입니다.

▲ 그림 13-10 변형 오토인코더 실행 과정