Variational AutoEncoder를 이해하기 위해서는 기존의 머신러닝 관점을 확률론적 관점으로 바라볼 수 있어야 합니다. 해당 글은 이활석님의 오토인코더의 모든것이라는 강연을 보고 정리한 느낌이 되겠습니다. 이번 포스팅에서는 아래의 문구를 이해하는데 초점을 맞추며 내용을 이어갈 계획입니다. 딥러닝 모델을 학습시킨 다는 것은 Maximum Likelihood Estimation 하는 것과 같은 말이다. 기존의 머신러닝 학습 과정 우리가 일반적으로 머신러닝을 처음 공부할 때, 아래와 같은 메커니즘으로 모델이 동작한다는것을 배웁니다. 학습데이터 x를 모델에 입력한다. 입력값 x가 모델 내의 파라미터(Weight and Bias)를 거쳐가며 예측값인 y_pred를 출력해 낸다. 이렇게 얻은 예측값 y_..
