VAE——Variational Auto-Encoder,变分自编码器,作为深度生成模型的一种形式,是由 Kingma 等人于 2014 年提出的基于变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)推断的生成式网络结构。与传统的自编码器通过数值的方式描述潜在空间不同,它以概率的方式描述对潜在空间的观察,在数据生成方面表现出了巨大的应用价值。VAE一经提出就迅速获得了深度生成模型领域广泛的关注,并和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)被视为无监督式学习领域最具研究价值的方法之一,在深度生成模型领域得到越来越多的应用。

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