[❓질문] 확률기반 모델이 단순한데 잘 되는 이유가 뭐냐?

[익명(223.38)]

확률 기반 모델 중 생성 모델인 VAE나 디퓨전모델이 상당히 단순한 구조를 가지면서도 좋은 성능을 내고 관측 데이터에 대한 잠재 변수가 존재한다는 가정 하에서 논리를 전개하는 걸로 아는데

1. 잠재 변수 가정이 먹히는 이유

2. 앞으로도 확률 기반 모델이 좋은 성과를 내고 보편적으로 사용될지에 대한 전망

이 궁금하다

설명하기 어렵다면 무엇을 공부해야 되는지 조언 앙망함

[익명(222.107)]

모든 머신러닝 알고리즘은 확률론에 기반하고 있는데 뭘 원하는건가요

[익명(210.99)]

디퓨전은 잠재변수라고 할것까지는 아닌듯. 1번 질문은 답변하기 어렵고, 2번 질문의 경우, 확률기반 모델이라는게 VAE처럼 stochastic latent가 있는걸 말하는거라면, 주류는 아니더라도 앞으로도 꾸준히 연구될 수 밖에 없는 영역인듯.