변분 오토인코더
데이터의 잠재적인 확률 분포를 학습하여 특징을 추출하고 새로운 데이터를 생성하는 신경망 구조이다. 인코더를 통해 데이터를 잠재 공간으로 압축하고 디코더로 복원하는 과정을 거치며, 본 연구에서는 인과 구조를 반영한 잠재 표현을 학습하는 기반 틀로 사용된다.