vae是什么意思？对于深度学习跟自然语言处理相关领域的从业者来说，很多人已经非常熟悉了。VAE(变分自编码器)模型是一种生成模型，由Diederik P. Kingma和Max Welling在2013年提出，近年来变分自编码器在计算机视觉、自然语言处理等领域都被广泛应用。
VAE主要通过变分推断和自编码理论来实现。自编码器是一种特殊的神经网络，可以将数据转化为隐藏表示。VAE将图像编码为一个概率分布，即使在输入的数据中存在一定程度的噪音时，也可以获得更加稳健和准确的图片重构结果。VAE是当前最领先的生成模型之一。VAE模型的目标是让生成样本的潜在空间(z)，就如同次元约束一般，在限制的空间中产生最大的信息量，从而保证生成的样本是多样性且有效的。
人工智能领域研究的发展速度非常快，VAE是其中的一种重要的模型，被广泛应用于生成领域，未来也一定会在更多领域为人们带来便利。如果您对VAE(变分自编码器)方面感兴趣，可以继续进行深入的学习。