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개요DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)은 고차원 데이터(예: 이미지, 오디오)를 점진적으로 노이즈화하고, 이를 역방향(reverse) 과정에서 복원하는 확률적 생성 모델입니다. GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 학습이 안정적이고, 고품질의 샘플 생성을 가능하게 하여 최근 생성 AI 분야에서 핵심 기술로 부상했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터를 점진적으로 노이즈화한 후, 노이즈를 제거하는 확률적 역방향 과정을 학습하여 새로운 샘플을 생성하는 생성 모델목적고품질 데이터를 안정적으로 생성하며 다양한 데이터 모드를 커버필요성GAN의 불안정성 문제를 극복하고 다양한 응용 분야에 고품질 생성 지원DDPM은 생성 모..

개요Diffusion Models는 고차원 데이터(이미지, 오디오 등)를 점진적으로 노이즈(noise)화한 뒤, 이를 다시 복원하는 과정을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. 최근 DALL·E 2, Stable Diffusion 등 고품질 이미지 생성 모델의 핵심 기술로 주목받으며, GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 안정적인 학습과 뛰어난 생성 품질을 제공하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이를 역방향(reverse) 과정으로 복원하여 샘플링하는 확률적 생성 모델목적고품질, 다양한 모드를 가진 데이터를 안정적으로 생성필요성GAN의 불안정성(mode collapse) 문제를 극복하고 품질 향..

개요오토인코더(Autoencoder)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 신경망으로, 데이터의 특징을 학습하여 저차원 표현을 생성하거나 입력 데이터를 복원하는 데 사용됩니다. 주로 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상 탐지(Anomaly Detection), 생성 모델(Generative Model) 등의 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 오토인코더의 개념, 구조, 주요 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 오토인코더란?오토인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간(Latent Space)으로 압축한 후, 이를 다시 원본 데이터로 복원하는 신경망 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 개의 주요 구성 요소로 이..

개요VAE(Variational AutoEncoder, 변분 오토인코더)는 확률적 생성 모델 중 하나로, 데이터의 잠재 표현(latent representation)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 신경망 모델입니다. VAE는 이미지 생성, 데이터 압축, 이상 탐지, 차원 축소 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 VAE의 개념, 주요 기술 요소, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. VAE란 무엇인가?VAE는 오토인코더(AutoEncoder)의 변형된 형태로, 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 가지며, 잠재 공간(latent space)에서 확률적 샘플링을 수행하는 것이 ..

개요GAN(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)은 인공지능이 현실적인 데이터를 생성할 수 있도록 학습하는 딥러닝 모델입니다. 2014년 Ian Goodfellow가 개발한 GAN은 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 보강, 딥페이크 등 다양한 AI 분야에서 활용되고 있습니다. GAN은 **생성자(Generator)**와 판별자(Discriminator) 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 독특한 구조를 가지고 있어 매우 정교한 데이터를 생성할 수 있습니다.1. GAN이란?GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며(real vs. fake) 더 정교한 데이터를 생성하는 생성 모델입니다.1.1 GAN의 핵심 개념생성자(Generator): 랜덤한 노이즈에서 데이..