AutoEncoder

데이터 재구성: AutoEncoder는 원래 학습 데이터에 대한 압축된 표현을 학습하기 때문에, 주로 이미 있는 데이터를 재구성하는 데 사용됩니다. 즉, 생성 능력은 원래 데이터셋에 제한됩니다.

다양성 문제: 학습된 특징 공간에서 랜덤한 벡터를 선택하여 디코더를 통과시키면 다양한 데이터를 생성할 수 있으나, 이는 원본 데이터의 분포를 정확히 반영하지 않을 수 있습니다. 즉, 원본 데이터의 다양성을 덜 반영하게 됩니다.

GANs

새로운 데이터 생성: GANs는 원본 데이터의 분포를 학습하여, 그 분포에서 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 따라서 생성된 데이터가 원본 데이터와 유사하지만, 완전히 새로운 데이터일 수 있습니다.

다양성 문제: GANs는 생성자와 판별자의 적대적 학습을 통해 원본 데이터의 다양성을 더 잘 포착할 수 있습니다. 따라서 GANs를 사용하면 생성된 데이터가 원본 데이터의 다양성을 더 잘 반영합니다.

예시

AutoEncoder: 이미지 데이터셋에 있는 고양이 사진을 재구성하여, 비슷하지만 약간의 변화를 준 새로운 고양이 사진을 만들 수 있습니다. 하지만 이 고양이 사진들은 원본 데이터셋의 다양성을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다.
GANs: 학습 데이터셋에 있는 고양이 사진과 유사하지만, 완전히 새로운 고양이 사진을 생성할 수 있습니다. 이렇게 생성된 고양이 사진은 원본 데이터셋의 다양성을 더 잘 반영합니다.

결론

AutoEncoder와 GANs 모두 데이터를 생성할 수 있지만, 그 방법과 결과에는 큰 차이가 있습니다. AutoEncoder는 원본 데이터를 재구성하는 데 초점을 맞추며, 생성된 데이터의 다양성이 떨어질 수 있습니다. 반면 GANs는 원본 데이터의 분포를 학습하여 더 다양하고 고품질의 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.