VAE是“Variational Autoencoder”的縮寫，中文通常翻譯為變分自編碼器。它是一種結(jié)合了概率論與深度學習的生成模型，由自動編碼器（Autoencoder）演變而來。在傳統(tǒng)的自動編碼器中，輸入數(shù)據(jù)通過編碼器壓縮成低維表示（潛在變量），再通過解碼器重建原始數(shù)據(jù)。而變分自編碼器則引入了概率分布的概念，使得模型能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)的分布特性，并具有更強的表達能力。
VAE的核心思想是在潛在空間中強制數(shù)據(jù)遵循某種先驗分布（通常是標準正態(tài)分布）。這一過程通過最大化一個下界——即證據(jù)下界（Evidence Lower Bound, ELBO）來實現(xiàn)，該下界由重構(gòu)誤差和KL散度組成。通過這種方式，VAE不僅能夠生成新的樣本，還能控制生成結(jié)果的多樣性。
此外，VAE還廣泛應(yīng)用于無監(jiān)督學習任務(wù)中，如圖像生成、風格遷移等。例如，在圖像生成方面，VAE可以基于給定的一組圖片訓練后，生成與之相似但全新的圖像；而在風格遷移領(lǐng)域，它能將一種風格特征遷移到另一張圖片上，保持內(nèi)容不變的同時改變外觀風格?？傊鳛橐环N強大的工具，VAE正在推動著人工智能技術(shù)的發(fā)展。
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