vae什么意思
VAE是Variational Autoencoder的缩写，也叫变分自动编码器，是一种深度学习算法，是一种生成式模型。它可以学习输入数据的潜在结构，并通过学习将输入数据映射到潜在空间中，以实现非监督学习。
VAE的目的是最大化输入数据的可解释性，它通过在潜在空间中学习潜在分布，并通过把输入数据映射到潜在空间中来实现非监督学习，而且还可以自动将输入数据中的噪声过滤掉。
VAE是一种生成式模型，它由两个网络组成，一个是编码器（Encoder），用于将输入映射到潜在空间；另一个是解码器（Decoder），用于将潜在空间的数据重构成输入数据。编码器和解码器之间通过目标函数（Objective Function）来学习，目标函数的优化使得编码器和解码器之间的数据重构尽可能接近输入数据。
VAE的主要应用场景是数据压缩、数据可视化、数据去噪、模型概率建模等。它可以帮助我们统计分析大量的数据，从而更好地理解数据。VAE也可以用来生成数据，可以生成新的训练数据，用于训练模型、增强训练精度等。
