VAE是指“变分自编码器”(Variational AutoEncoder),是一种基于深度学习的生成模型。由于其在图像生成、分布式表示等方面的卓越表现，VAE成为了深度学习中的研究热点。
VAE最初由Kingma和Welling于2013年提出，是一种基于自编码器的生成模型。VAE将数据编码为分布式表示，通过估计分布并从中采样来生成新的数据。VAE不仅可以生成图像，还可以在机器翻译、分布式表示等其他领域中发挥重要作用。
VAE的优势
VAE最大的优势就是它能够学习出复杂的数据分布，因为它采用了贝叶斯方法来从已知的数据中估计每个样本的概率密度函数。这使得它可以用更少的数据量获得更好的表现，主要应用于图像自动生成、图像压缩和图像降噪等方面。
总结
VAE的横空出世，让我们在深度学习的道路上又多了一条捷径。VAE的能力已经得到了广泛的认可，它被用于生成图像、视频、音频和三维模型等多个领域的任务，而未来它还将继续努力，在更多的领域中发挥出它的优势。
