docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,255 @@
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id: wiki-2026-0508-auto-encoding
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title: Auto-Encoding
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [autoencoder, AE, VAE, denoising AE, masked autoencoder, MAE, latent space, bottleneck]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [autoencoder, vae, mae, dimensionality-reduction, anomaly-detection, generative, self-supervised, representation-learning]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: PyTorch / Diffusers / TensorFlow
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# Auto-Encoding
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 information diet + restore"**. 매 input → 매 bottleneck (latent) → 매 input 의 reconstruct. 매 unsupervised representation. 매 PCA 의 deep version. 매 modern generative (Stable Diffusion VAE) / self-supervised (MAE) 의 backbone.
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## 📖 핵심
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### 매 architecture
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- **Encoder**: 매 high-dim → 매 low-dim latent.
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- **Bottleneck**: 매 compressed representation.
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- **Decoder**: 매 latent → 매 input reconstruct.
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- 매 loss: 매 reconstruction error.
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### 매 variant
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#### Vanilla AE
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- 매 deterministic encoder.
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- 매 simple MSE.
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- 매 representation OK 가, 매 generation 의 weak.
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#### Denoising AE (Vincent 2008)
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- 매 input + noise → 매 clean output.
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- 매 robustness 향상.
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#### Sparse AE
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- 매 latent activation 의 sparsity penalty.
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- 매 interpretable feature.
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#### Variational AE (VAE, Kingma 2013)
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- 매 encoder = 매 distribution (μ, σ).
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- 매 reparameterization trick.
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- 매 ELBO loss = reconstruction - KL(q || prior).
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- 매 generation 의 enable.
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#### β-VAE (Higgins 2017)
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- 매 KL term 의 weight β.
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- 매 disentanglement.
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#### Vector Quantized VAE (VQ-VAE)
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- 매 discrete latent (codebook).
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- 매 DALL-E, 매 Stable Diffusion latent.
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#### Masked Autoencoder (MAE, He 2021)
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- 매 75% patch 의 mask.
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- 매 reconstruct 만 의 self-supervised.
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- 매 ViT 의 best pretraining.
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#### Adversarial AE (AAE)
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- 매 GAN 의 latent prior 의 enforce.
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### 매 응용
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1. **Dimensionality reduction**: 매 PCA 의 nonlinear.
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2. **Denoising**: 매 image / audio cleanup.
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3. **Anomaly detection**: 매 reconstruction error 의 high.
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4. **Generative model**: VAE → image / molecule.
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5. **Pretraining**: MAE → ViT downstream.
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6. **Compression**: 매 neural codec.
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7. **Recommender system**: 매 user / item embedding.
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8. **Style transfer**: 매 latent manipulation.
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### 매 bottleneck design
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- **Linear**: 매 PCA-equivalent.
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- **Nonlinear (deep)**: 매 manifold capture.
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- **Discrete (VQ)**: 매 codebook.
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- **Hierarchical** (NVAE, VQ-VAE-2): 매 multi-scale.
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### 매 modern critical
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- **Stable Diffusion**: 매 VAE 의 8× compress (HxWx3 → H/8 × W/8 × 4).
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- **DALL-E 1**: 매 dVAE.
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- **Whisper**: 매 mel encoder.
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- **MAE**: 매 ViT-Huge 의 pretrain.
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## 💻 패턴
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### Vanilla AE (PyTorch)
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```python
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import torch.nn as nn
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class AutoEncoder(nn.Module):
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def __init__(self, input_dim=784, latent_dim=32):
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super().__init__()
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self.encoder = nn.Sequential(
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||||
nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU(),
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||||
nn.Linear(256, 64), nn.ReLU(),
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||||
nn.Linear(64, latent_dim),
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)
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self.decoder = nn.Sequential(
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||||
nn.Linear(latent_dim, 64), nn.ReLU(),
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||||
nn.Linear(64, 256), nn.ReLU(),
|
||||
nn.Linear(256, input_dim), nn.Sigmoid(),
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)
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def forward(self, x):
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z = self.encoder(x)
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return self.decoder(z), z
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# Train
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loss = ((x_recon - x)**2).mean()
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```
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### VAE
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||||
```python
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class VAE(nn.Module):
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||||
def __init__(self, input_dim=784, latent_dim=32):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.enc = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU())
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||||
self.fc_mu = nn.Linear(256, latent_dim)
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||||
self.fc_logvar = nn.Linear(256, latent_dim)
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||||
self.dec = nn.Sequential(
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||||
nn.Linear(latent_dim, 256), nn.ReLU(),
|
||||
nn.Linear(256, input_dim), nn.Sigmoid(),
|
||||
)
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def reparameterize(self, mu, logvar):
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std = torch.exp(0.5 * logvar)
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eps = torch.randn_like(std)
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return mu + eps * std
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||||
def forward(self, x):
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h = self.enc(x)
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||||
mu, logvar = self.fc_mu(h), self.fc_logvar(h)
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||||
z = self.reparameterize(mu, logvar)
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return self.dec(z), mu, logvar
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def vae_loss(x, x_recon, mu, logvar, beta=1.0):
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recon = F.binary_cross_entropy(x_recon, x, reduction='sum')
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kl = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu**2 - logvar.exp())
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return recon + beta * kl
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```
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### Denoising AE
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```python
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def train_denoising(model, x):
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noise = torch.randn_like(x) * 0.3
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x_noisy = x + noise
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x_recon = model(x_noisy)
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return ((x_recon - x)**2).mean()
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```
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### MAE (vision)
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```python
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# 매 He et al. 2021 의 simplified
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def mae_forward(image, encoder, decoder, mask_ratio=0.75):
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# 매 patch 의 split
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patches = image_to_patches(image, patch_size=16)
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# 매 75% mask
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n_visible = int(len(patches) * (1 - mask_ratio))
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visible_idx = torch.randperm(len(patches))[:n_visible]
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visible = patches[visible_idx]
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# 매 visible 만 의 encode
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encoded = encoder(visible)
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# 매 mask token 의 add
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full = insert_mask_tokens(encoded, visible_idx, total=len(patches))
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# 매 reconstruct
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return decoder(full)
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# 매 loss = 매 masked patch 만
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loss = ((reconstructed[masked] - original[masked])**2).mean()
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```
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### Anomaly detection
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```python
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def detect_anomaly(model, x, threshold):
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x_recon, _ = model(x)
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error = ((x_recon - x)**2).mean(dim=tuple(range(1, x.dim())))
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return error > threshold
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# 매 normal data 만 train → 매 anomaly = 매 high reconstruction error
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```
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### Stable Diffusion VAE (latent)
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```python
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from diffusers import AutoencoderKL
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vae = AutoencoderKL.from_pretrained('runwayml/stable-diffusion-v1-5', subfolder='vae')
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# 매 image (512x512x3) → 매 latent (64x64x4) — 매 8× compress
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latent = vae.encode(image).latent_dist.sample() * 0.18215
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# 매 latent → 매 image
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image_recon = vae.decode(latent / 0.18215).sample
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```
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### β-VAE (disentangle)
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```python
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# 매 β > 1 → 매 disentanglement ↑, 매 reconstruction ↓
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loss = recon + beta * kl # 매 β = 4 ~ 10
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 응용 | Variant |
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|---|---|
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| Dimensionality reduce | Vanilla AE |
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| Denoising | Denoising AE |
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| Generation | VAE / VQ-VAE |
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| Disentanglement | β-VAE |
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| Self-supervised vision | MAE |
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| Latent diffusion | VAE (continuous) / VQ-VAE (discrete) |
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| Anomaly | Vanilla AE + reconstruction error |
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| Compression | Neural codec (rate-distortion) |
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**기본값**: Task-specific. 매 representation = AE. 매 generative = VAE. 매 vision pretrain = MAE.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Generative-AI|Generative-Models]]
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- 변형: [[VAE]] · [[β-VAE]] · [[MAE]] · [[Denoising-AE]]
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||||
- 응용: [[Anomaly-Detection]] · [[Stable-Diffusion]] · [[DALL-E]]
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||||
- Adjacent: [[PCA]] · [[Generative-Adversarial-Networks|GAN]] · [[Diffusion-Model]] · [[Latent-Space]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 representation learning. 매 anomaly detection. 매 generative latent. 매 vision pretrain.
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**언제 X**: 매 supervised learning 의 sufficient. 매 highly structured data (graph 의 GNN).
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## ❌ 안티패턴
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- **Identity map** (no bottleneck): 매 useless.
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- **VAE 의 mode collapse**: 매 KL term 의 over-strong.
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- **β-VAE 의 too high β**: 매 reconstruction 의 destroy.
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- **MAE 의 low mask ratio**: 매 trivial.
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- **Anomaly 의 train on mixed**: 매 anomaly 의 included.
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- **Latent dim 의 too large**: 매 overfit.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hinton AE, Kingma VAE, He MAE, Stable Diffusion).
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- 신뢰도 A.
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- Related: [[VAE]] · [[MAE]] · [[Stable-Diffusion]] · [[Anomaly-Detection]] · [[Self-Supervised-Learning]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — variant + 매 PyTorch code (AE, VAE, MAE, anomaly, SD VAE) |
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Reference in New Issue
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