variational-autoencoder
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.
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.