變分自編碼器
VAE模型，全稱變分自編碼器（Variational AutoEncoder），是一種高效的生成模型。以下是關於VAE模型的詳細介紹：
VAE結合了深度學習和機率圖模型的技術，由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成。編碼器負責將輸入數據編碼成低維的隱變數表示，而解碼器則從這些隱變數中解碼出重構的數據。
VAE的關鍵特性在於其引入了隱變數，並通過對這些隱變數進行機率建模，來提高生成數據的多樣性和質量。VAE在訓練過程中，通過在編碼器確定的分布中採樣，並將採樣的結果作為解碼器的輸入，來對輸入數據進行重建。這種方式使得VAE能夠捕獲數據中的潛在結構，並生成新的、合理的數據樣本。
VAE在內部工作原理上，結合了自編碼器（AutoEncoder）和變分貝葉斯方法（Variational Bayesian Methods）。這使得VAE不僅在理論上有著堅實的數學基礎，也在實際套用中展現出強大的性能。
總的來說，VAE是一種強大且靈活的生成模型，適用於各種數據生成和表示學習的任務。