变分自编码器 机器学习中变分自编码器Variational AutoencoderVAE是由Diederik P Kingma和Max Welling提出的一种人工神经网络结构属于概率图模式和变分贝叶斯方法 VAE与自编码器模型有关因为两者在结构上有一定亲和力但在目标和数学表述上有很大区别VAE属于概率生成模型Probabilistic Generative Model神经网络仅是其中的一个组件依照功能的不同又可分为编码器和解码器编码器可将输入变量映射到与变分分布的参数相对应的潜空间Latent Space这样便可以产生多个遵循同一分布的不同样本解码器的功能基本相反是从潜空间映射回输入空间以生成数据点虽然噪声模型的方差可以单独学习而来但它们通常都是用重参数化技巧Reparameterization Trick来训练的 此类模型最初是为无监督学习设计的但在半监督学习和监督学习中也表现出卓越的有效性