2、根据上述标题，生成的原创
VAE是Variational Autoencoder（变分自编码器）的缩写，是一种深度学习中的生成模型。它结合了概率论与神经网络的优点，在图像生成、数据降维等领域有广泛应用。
VAE模型由两部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入数据转换为潜在空间中的分布参数，而解码器则将潜在变量映射回原始数据空间。与传统的自动编码器不同，VAE在训练过程中引入了对潜在变量分布的约束，使其更接近于先验分布，如高斯分布。这一特性使得VAE生成的数据具有更好的多样性和稳定性。
此外，VAE还具备良好的解释性，可以用于理解数据间的复杂关系。例如，在图像处理中，通过调整潜在变量，可以实现对图像特征的精细控制，从而生成新的图像样本。
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