본 논문은 새로운 양방향 변분 자동 인코더(BVAE) 네트워크 구조를 제시합니다. BVAE는 인코더-디코더 네트워크 쌍 대신 단일 신경망을 사용하여 인코딩과 디코딩을 수행합니다. 네트워크는 동일한 시냅스 웹을 통해 순방향으로 인코딩하고 역방향으로 디코딩합니다. MNIST 필기 숫자, Fashion-MNIST, CIFAR-10, 그리고 CelebA-64 얼굴 이미지 등 네 가지 이미지 데이터셋을 사용하여 이미지 재구성, 분류, 보간 및 생성이라는 네 가지 이미지 작업에 대해 BVAE와 일반 VAE를 비교하는 시뮬레이션을 수행했습니다. 양방향 구조의 BVAE는 매개변수 수를 거의 50% 줄이면서도 단방향 VAE보다 약간 더 나은 성능을 보였습니다.
