变分自编码器和自编码器有什么区别

自编码器和变分自编码器都是一种类型的神经网络，它们的主要目的是将输入数据压缩成更小的表示形式，并且在需要时可以重构原始数据。这些模型的训练过程都是无监督的。

然而，自编码器和变分自编码器之间存在几个重要的区别：

1. 目标函数不同：自编码器的目标是最小化输入数据和重构数据之间的差异，而变分自编码器的目标是最小化潜在空间中的表示形式与先验分布之间的差异。
2. 潜在空间结构不同：在自编码器中，潜在空间通常是高度结构化的，即相似的输入映射到相似的表示形式。而在变分自编码器中，潜在空间通常是连续的，其结构是由先验分布所决定的。
3. 采样方法不同：在变分自编码器中，我们可以从潜在空间中采样，并将其解码为生成的样本。这是因为我们可以通过重参数化技巧来推导出梯度，使得模型可以对潜在变量进行采样。然而，在自编码器中，我们不能直接对潜在空间进行采样，因为我们没有一个明确的概率分布来描述这个空间。

总的来说，变分自编码器比自编码器更加灵活和强大，因为它可以生成新的样本，并且可以学习潜在空间的连续结构。