반응형 가우시안분포1 [개념 정리] 생성 모델에서 가우시안 분포가 사용되는 이유 생성 모델은 데이터를 학습하고 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖춘 기계 학습 모델입니다. 이 모델들은 종종 복잡한 데이터 분포를 단순한 분포로 변환하거나 반대로 단순한 분포에서 복잡한 데이터를 생성하는 과정에서 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 활용합니다. 그 이유는 무엇일까요? 이번 포스팅에서는 생성 모델의 주요 유형인 Variational Autoencoder(VAE), Normalizing Flow, Diffusion Models에서 가우시안 분포가 왜 중요한지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. [가우시안 분포 : 연속 확률 분포의 한 종류로 다음과 같은 확률 밀도 함수를 가지며, 평균과 분산을 통해 해당 데이터의 분포를 표현가능가우시안 분포의 특징 * 대칭성 : 분포는 평.. 2024. 6. 8. 이전 1 다음 반응형
