🧠 들어가며: 왜 이 두 벡터를 구분해야 할까?
딥러닝이나 생성 모델 관련 논문을 보다 보면 “잠재 벡터”, “임베딩 벡터”라는 용어가 자주 등장합니다. 둘 다 ‘저차원 벡터 표현’이라는 점에서는 비슷해 보이지만, 목적과 사용 맥락이 다릅니다. 이 글에서는 이 두 개념을 정확히 이해하고, 실전에서 헷갈리지 않도록 비교·정리해보겠습니다.
🔍 1. 잠재 벡터(Latent Vector)란?
✅ 핵심 정의
데이터에 내재된(숨겨진) 패턴이나 특징을 저차원 공간에서 표현한 벡터
✅ 주요 특징
- 차원 축소: 이미지·음성·텍스트 등 고차원 데이터를 의미 손실 없이 압축
- 잠재 공간(Latent Space): 유사한 데이터는 비슷한 벡터 위치에 존재
- 생성 가능성: 디코더를 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있음
✅ 활용 사례
- 오토인코더 (Autoencoder)
→ 데이터 인코딩 → 잠재 벡터 → 원본 복원 - 변분 오토인코더 (VAE)
→ 잠재 벡터를 확률 분포로 모델링 - GAN (Generative Adversarial Network)
→ 랜덤 노이즈 벡터로 새로운 이미지 생성
🧩 2. 임베딩 벡터(Embedding Vector)란?
✅ 핵심 정의
이산적인 항목(예: 단어, ID, 카테고리)을 연속적인 벡터 공간으로 매핑한 표현
✅ 주요 특징
- 의미 기반 벡터화: 단어 간 유사도나 문맥 정보가 내포됨
- 해석 용이: 예를 들어
king - man + woman = queen같은 관계 추론 가능 - Lookup Table 기반 학습: 학습 과정에서 항목별로 벡터가 최적화됨
✅ 활용 사례
- Word2Vec / GloVe: 단어 임베딩
- User Embedding: 추천 시스템에서 사용자 취향 벡터
- Positional Embedding: Transformer에서 위치 정보 인코딩
⚖️ 3. 잠재 벡터 vs 임베딩 벡터: 뭐가 다를까?
| 비교 항목 | 잠재 벡터 | 임베딩 벡터 |
|---|---|---|
| 목적 | 데이터의 추상적 특징 압축 및 생성 | 이산적 항목의 의미 표현 |
| 사용 위치 | VAE, GAN, 오토인코더 등 생성 모델 내부 | NLP, 추천 시스템 등 모델 입력 |
| 벡터 생성 방식 | 인코더 또는 무작위 노이즈 | Lookup Table 또는 학습 초기화 |
| 확률성 | (VAE 한정) 확률 분포에서 샘플링 | 대부분 고정값 |
| 해석 가능성 | 추상적, 해석 어려움 | 상대적으로 해석 쉬움 |
🔗 4. 관계 정리: 포함 관계와 차이점
- 모든 임베딩 벡터는 잠재 벡터의 일종
- 하지만 모든 잠재 벡터가 임베딩 벡터는 아님
- 임베딩 벡터는 특정 이산 항목을 잠재 공간으로 옮긴 특수한 형태
즉, 잠재 벡터는 더 넓은 개념, 임베딩 벡터는 실용적 목적의 하위 개념이라고 이해할 수 있습니다.
💡 5. 예시로 이해하기
| 예시 | 잠재 벡터 | 임베딩 벡터 |
|---|---|---|
| 얼굴 이미지 | 눈, 입, 얼굴형 등 특징 내포한 128D 벡터 | 해당 없음 |
| “사과” 단어 | 해당 없음 | “과일”, “달콤함” 등의 의미를 담은 300D 벡터 |
| 음악 데이터 | 장르, 분위기, 템포 등 내재적 특징 | 해당 없음 |
| 넷플릭스 사용자 | 전체 취향을 나타내는 50D 벡터 | 코미디/로맨스 선호도 등 |
✅ 마무리: 핵심 요약
- 잠재 벡터: 데이터 속 의미를 압축하여 잠재 공간에 표현
→ 생성 모델, 표현 학습, 차원 축소 - 임베딩 벡터: 이산 항목(단어, ID 등)의 의미를 벡터로 표현
→ NLP, 추천 시스템, Transformer 등에서 입력값으로 활용
두 벡터는 모두 기계 학습 모델의 성능을 높이는 핵심 도구이지만, 용도와 해석 방식에는 분명한 차이가 있습니다. 개념을 명확히 구분하면 모델 설계나 해석에 큰 도움이 됩니다.
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