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10_Wiki/Topics 대규모 정리:
- 오류 캡처/미완성 stub 문서 227개 제거
- 교차폴더 중복 43클러스터 병합 (63파일 → redirect)
- 링크명 정규화: 깨진 링크 수정·redirect 직결·개념 매핑 ~2,400건
- 카테고리 MOC 6개 신규 생성
- Graph 섹션 미해결 related-keyword 링크 10,058건 제거

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

10_Wiki/Topics/Architecture/Variational-Autoencoders-VAE.md

@@ -167,10 +167,10 @@ recon = vae.decode(latent / vae.config.scaling_factor).sample
 **기본값**: 매 image generation 의 directly 의 X — 매 latent diffusion 안 의 VAE 로 사용. 매 disentanglement / anomaly 의 standalone VAE.
 
 ## 🔗 Graph
-- 부모: [[Generative Models]] · [[Variational Inference]]
-- 변형: [[β-VAE]] · [[VQ-VAE]] · [[NVAE]] · [[Conditional VAE]]
-- 응용: [[Latent Diffusion]] · [[Stable Diffusion]] · [[FLUX]] · [[Sora]]
-- Adjacent: [[Diffusion Models]] · [[GAN]] · [[Normalizing Flows]] · [[Autoencoders]]
+- 부모: [[Variational Inference]]
+- 변형: [[β-VAE]]
+- 응용: [[Stable Diffusion]] · [[FLUX]]
+- Adjacent: [[Diffusion Models]] · [[Generative-Adversarial-Networks|GAN]]
 
 ## 🤖 LLM 활용
 **언제**: 매 latent diffusion 의 VAE component 설명, 매 anomaly detection baseline 작성, 매 ELBO 수학 의 derivation, 매 reparameterization trick 의 implementation.