잠재 구조와 분포의 선택
변분 오토인코더에서는 사전 분포와 사후 분포에 가우스를 자주 사용한다. 이 연구는 자료의 잠재 구조가 초구면인 경우 그 선택이 구조를 제대로 표현하지 못하는 문제를 다룬다.
초구면 위의 잠재 변수
폰 미제스 피셔 분포를 사용해 초구면 잠재 공간을 구성한다. 가우스 잠재 공간의 모형과 구분해 초구면 변분 오토인코더를 S-VAE라고 부른다.
구조 표현의 평가
잠재 초구면 구조를 가진 자료를 얼마나 잘 포착하는지 실험했다. 다른 자료에서도 낮은 차원에서 가우스 VAE와 비교해 잠재 공간의 선택이 표현에 미치는 영향을 조사했다.
관련 문서
구면 잠재 공간의 VAE 안정화 / 변분 오토인코더 / 구면 텍스트 임베딩 / 확률 분포 / 잠재 변수 / 표현 학습