Generative Model

Maniford?
: 고차원에서 저차원으로 reduction하는 function? sparse한 부분을 제거한 알맹이

Maniford Learning
: PCA는 linear한 mapping만 되는 반면 maniford는 complex한 mapping도 가능 (interpolation과 달리 직관적이지 않음)
ex. 784 dimension mnist -> 2 dimension으로 mapping

AutoEncoder의 목적 : 의미있는 feature의 maniford 학습을 위함.

차원 축소(PCA)와 Maniford의 차이

PCA는 한 차원으로 압축하는 반면 Maniford는 nonlinear한 important feature를 펴서? mapping

Variation AutoEncoder (VAE)

: Generative Model이지만, 그 구조가 공교롭게 AE와 같은 것