描述一下你对自编码器的理解，包括变分自编码器和生成对抗自编码器等。

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习输入数据的低维表示。它由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据映射到一个隐藏层表示，而解码器则将隐藏层表示映射回原始输入空间。

变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，它通过学习数据的潜在分布来生成新的样本。VAE引入了潜在变量（latent variable）来表示数据的隐含结构，并通过最大化观测数据的边缘似然来训练模型。在训练过程中，VAE通过编码器将输入数据映射到潜在空间的均值和方差，并通过解码器从潜在空间中采样生成新的样本。

生成对抗自编码器（Generative Adversarial Autoencoder，GAAE）结合了自编码器和生成对抗网络（GAN）的思想。它通过引入一个判别器网络来提高自编码器的生成能力。判别器网络用于区分真实样本和自编码器生成的样本，而自编码器则通过最小化重构误差和最大化判别器的误判概率来进行训练。GAAE可以生成更逼真的样本，并且具有更好的潜在空间连续性。