变分自编码器

变分自编码器(VAE)是一种用于学习复杂数据概率分布的生成模型。VAE 通过编码器将输入数据压缩为潜在变量的概率分布，然后使用解码器从该分布中采样，以生成与输入相似的新数据。与传统自编码器不同，VAE 在训练过程中同时优化数据的重建误差和潜在变量分布的相似度，使模型能够生成多样且连续的数据。VAE 广泛应用于图像生成和异常检测等领域。