ㅁ 생성 모델

ㅇ 정의:
– 생성 모델은 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 입력 없이도 데이터를 생성할 수 있는 능력을 가진다.

ㅇ 특징:
– 데이터의 확률 분포를 학습하고 샘플링을 통해 새로운 데이터를 생성.
– 생성된 데이터는 기존 데이터와 유사하지만 새로운 특성을 가질 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 이미지 생성, 텍스트 생성, 음성 합성 등 창의적인 데이터 생성이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 생성 모델과 판별 모델의 차이를 혼동하거나, 생성 모델의 학습 방식에 대한 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 생성 모델은 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성한다.
– X: 생성 모델은 항상 기존 데이터를 재구성하는 데 사용된다.

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1. Noise Scheduling

ㅇ 정의:
– Noise Scheduling은 생성 모델에서 학습 과정 중 노이즈를 점진적으로 조정하는 기법으로, 학습 안정성을 높이고 더 나은 데이터 생성을 가능하게 한다.

ㅇ 특징:
– 노이즈의 강도를 단계적으로 변화시켜 모델이 점진적으로 학습할 수 있도록 함.
– 학습 초기에는 높은 노이즈로 시작하여 점차 줄여가는 방식이 일반적.

ㅇ 적합한 경우:
– 안정적인 학습이 필요하거나, 노이즈 조정이 중요한 Diffusion 모델과 같은 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 노이즈 스케줄링의 목적과 방법을 혼동하거나, 노이즈를 제거하는 과정과 동일하게 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Noise Scheduling은 노이즈 강도를 점진적으로 조정하여 학습 안정성을 높인다.
– X: Noise Scheduling은 학습 중 노이즈를 일정하게 유지한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Variational Autoencoder(VAE)와 Generative Adversarial Network(GAN)의 차이점 및 활용 사례:

1. Variational Autoencoder(VAE):
– 작동 방식: VAE는 확률적 접근을 기반으로 하며 입력 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 압축하고, 이 잠재 공간에서 데이터를 샘플링하여 원본 데이터를 재구성합니다. 이 과정에서 입력 데이터의 분포를 학습합니다.
– 특징: VAE는 확률적 모델링을 통해 잠재 공간의 구조를 명시적으로 정의하며, 생성된 데이터가 원본 데이터와 유사하도록 학습합니다.
– 장점: 안정적인 학습 과정과 잠재 공간의 구조적 이해를 제공하며, 데이터의 생성과 분류 작업에 유용합니다.
– 단점: 생성된 데이터의 품질이 GAN보다 낮을 수 있습니다.
– 활용 사례: 이미지 생성, 데이터 압축, 이상 탐지, 잠재 공간 활용을 통한 데이터 분석.

2. Generative Adversarial Network(GAN):
– 작동 방식: GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁적으로 학습하는 구조를 가집니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하도록 학습합니다.
– 특징: GAN은 잠재 공간에서 데이터를 샘플링하며, 판별자의 피드백을 통해 생성자의 성능을 개선합니다.
– 장점: 높은 품질의 데이터를 생성할 수 있으며, 복잡한 데이터 분포를 학습하는 데 적합합니다.
– 단점: 학습 과정이 불안정할 수 있으며, 모드 붕괴 문제가 발생할 수 있습니다.
– 활용 사례: 고해상도 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 증강, 비디오 생성, 텍스트-이미지 매핑.

차이점 요약:
– VAE는 확률적 접근을 통해 잠재 공간을 명시적으로 정의하며 안정적인 학습을 제공합니다. GAN은 경쟁적 학습을 통해 고품질 데이터를 생성하지만 학습이 불안정할 수 있습니다.
– VAE는 구조적 데이터 분석에 적합하며, GAN은 고품질 데이터 생성과 복잡한 분포 학습에 적합합니다.

Noise Scheduling과 Diffusion 모델의 적용 및 효과:

1. Noise Scheduling:
– 정의: Noise Scheduling은 Diffusion 모델에서 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하거나 제거하는 과정을 제어하는 방법입니다. 이는 모델이 데이터 분포를 효과적으로 학습하도록 돕습니다.
– 과정: Diffusion 모델은 원본 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하여 노이즈 데이터로 변환한 뒤, 이를 역으로 복원하는 과정을 학습합니다. Noise Scheduling은 이 노이즈 추가 및 제거의 강도를 시간 단계에 따라 조절합니다.

2. 효과:
– 안정적인 학습: 적절한 Noise Scheduling은 모델이 데이터 분포를 점진적으로 학습하도록 하여 학습의 안정성을 높입니다.
– 데이터 복원 품질: 노이즈를 점진적으로 제거하는 과정에서 원본 데이터로 복원하는 품질이 향상됩니다.
– 다양한 데이터 분포 학습: Noise Scheduling은 모델이 복잡한 데이터 분포를 학습하고 다양한 샘플을 생성할 수 있도록 돕습니다.

3. 활용 사례:
– 이미지 생성: 고품질 이미지 생성 및 복원에 사용됩니다.
– 텍스트 생성: 텍스트 데이터의 분포를 학습하고 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
– 음성 데이터 처리: 음성 데이터를 복원하거나 새로운 음성을 생성하는 데 활용됩니다.

Noise Scheduling은 Diffusion 모델의 핵심 요소로, 모델이 데이터의 분포를 효과적으로 학습하고 고품질 샘플을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다.