추론 분포의 표현력
VAE의 학습 결과는 근사 사후를 만드는 추론 모형의 표현력에 영향을 받는다. AVB는 표현력이 높은 추론 모형을 사용할 수 있도록 학습 절차를 구성한 연구다.
판별기를 사용하는 목적
보조 판별 신경망을 도입해 최대 우도 문제를 두 참여자의 게임으로 나타낸다. 이를 통해 VAE의 잠재 변수 추론과 생성적 적대 신경망의 학습 방식을 연결한다.
이론적 조건
비모수 극한에서는 생성 모형 파라미터의 정확한 최대 우도 해와 관측값에 대한 정확한 잠재 사후를 얻는 성질을 분석했다. 이 결과는 유한한 신경망의 모든 학습 결과를 보장한다는 뜻과 구분된다.