VAE(Variational Autoencoder)는 생성 모델 중 하나로, 주어진 데이터를 잠재 공간으로 매핑하고, 잠재 공간에서 샘플링하여 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. VAE는 딥러닝에서 많이 사용되며, 특히 이미지 생성, 이미지 복원, 데이터 압축 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. VAE는 주로 오토인코더(autoencoder) 구조를 기반으로 하며, 기존 오토인코더와의 주요 차이점은 잠재 공간(latent space)의 표현을 확률적으로 모델링한다는 점입니다. 이로 인해 VAE는 데이터의 불확실성을 모델링할 수 있고, 더욱 적은 차원으로 효과적으로 데이터를 압축하고 복원할 수 있습니다. VAE의 핵심 아이디어는 데이터를 잠재 변수(z)와 관련된 확률 분포로 가정하..