생성모델을 접하다 보면 많이 나오는 접근이 있다.적분과 사후분포(posterior) 때문에 수식이 막히거나 근사를 이용해서 접근하는 부분이다..Auto-Encoding Variational Bayes (Kingma & Welling)는 이 문제를 정면으로 다루는 논문이고, 우리가 흔히 말하는 VAE(Variational AutoEncoder)의 원형을 제시한다. 이 글에서는 논문의 흐름을 따라가며, 무엇이 어려웠고 → 무엇이 핵심 아이디어였고 → 왜 그게 작동하는지를 정리한다. 가능한 한 “수식은 의미를 설명하기 위한 최소한”만 남기고, 직관을 중심으로 요약을 하려고 한다.1. 이 논문이 풀려는 문제: 잠재변수 생성모델을 “현실적으로” 학습하자논문이 다루는 기본 모델은 아주 전형적인 형태다. 잠재변수..
