VAE는 데이터의 분포를 이해하고, 그에 맞는 새로운 샘플을 생성하는 데 유용합니다. 생성적 적대 신경망과 함께 현대 데이터 생성 모델 중 하나로 자리 잡고 있으며, 다양한 연구와 응용에서 활발히 사용하고 있습니다.
GAN(생성적 적대 신경망)의 탄생
2014년, 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)와 그의 동료들은 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 제안했습니다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(generator)와 판별자(discriminator)로 구성되어 있습니다. 생성자는 새로운 데이터를 생성하고, 판별자는 생성된 데이터가 실제 데이터인지 판별합니다. 이 두 모델은 서로 경쟁하는 방식으로 학습하며, 결국 생성자는 매우 실제 같은 데이터를 생성하게 됩니다.
• 생성자: 실제 데이터를 생성하기 위한 모델입니다. 랜덤 노이즈(무작위 벡터)를 입력으로 받아 유사한 데이터 샘플(예 이미지)을 생성합니다. 생성자의 목표는 판별자를 속이는 것입니다.
• 판별자: 입력 데이터가 실제 데이터인지 생성자가 만든 가짜 데이터인지 구별하는 모델입니다. 목표는 가능한 한 정확하게 실제 데이터와 생성된 데이터를 구분하는 것입니다.