GMM1

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  GMM에서 VAE로: EM 알고리즘 한계 극복하기 GMM과 VAE: EM 알고리즘 한계 극복하기혼합 가우시안 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)은 데이터 분포를 여러 개의 가우시안 분포로 나타내는 모델로, 데이터가 여러 개의 가우시안 분포에서 샘플링된 결과라는 생성적 관점을 제공한다. 이를 통해 GMM은 데이터 생성 과정을 모델링할 수 있으며, 각 데이터 포인트가 특정 가우시안 분포에서 생성되었다고 가정한다. GMM의 학습 과정에서는 주로 기대값 최대화(Expectation-Maximization, EM) 알고리즘이 활용된다. EM 알고리즘은 잠재 변수를 포함한 확률 모델의 최대 우도(MLE)를 계산하는 효과적인 방법으로, 데이터를 설명하는 잠재 구조를 탐구할 수 있도록 돕는다. 하지만 GMM은 각 데이터 포인트가 여러 가우시안 분.. 개인공부&프로젝트 2025. 1. 19.