【AI解答】
VAE是一種自編碼器，它可以將輸入數據映射到一個潛在空間中，並從該空間中生成新的數據。它是一種生成模型，通過學習數據的分布來生成新的數據。VAE與傳統自編碼器不同之處在於，它使用變分推論來學習潛在變量的分布，這使得VAE可以生成更多樣化和真實的數據。
VAE的訓練過程包括兩個部分：編碼器和解碼器。編碼器將輸入數據映射到潛在空間中，解碼器則將潛在變量映射回輸出空間中。VAE的目標是最小化重建誤差和KL散度，以學習數據的分布並生成新的數據。
【Wiki說明】
機器學習中，變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是由Diederik P. Kingma和Max Welling提出的一種人工神經網絡結構，屬於概率圖模式和變分貝葉斯方法。
VAE與自編碼器模型有關，因為兩者在結構上有一定親和力，但在目標和數學表述上有很大區別。VAE屬於概率生成模型（Probabilistic Generative Model），神經網絡僅是其中的一個組件，依照功能的不同又可分為編碼器和解碼器。
編碼器可將輸入變量映射到與變分分布的參數相對應的潛空間（Latent Space），這樣便可以產生多個遵循同一分布的不同樣本。解碼器的功能基本相反，是從潛空間映射回輸入空間，以生成數據點。雖然噪聲模型的方差可以單獨學習而來，但它們通常都是用重參數化技巧（Reparameterization Trick）來訓練的。
此類模型最初是為無監督學習設計的，但在半監督學習和監督學習中也表現出卓越的有效性。
文章網址：VAE變分自編碼器