Variational Autoencoder (VAE) to probabilistyczny model generatywny, który przekształca dane wejściowe w ciągłą, ukrytą przestrzeń reprezentacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych autoenkoderów, VAE koduje dane jako rozkład prawdopodobieństwa, co pozwala na generowanie zupełnie nowych, realistycznych próbek danych. Architektura ta składa się z enkodera mapującego dane do parametrów rozkładu oraz dekodera, który odtwarza dane na podstawie wylosowanych wektorów. VAE znajduje szerokie zastosowanie m.in. w generowaniu obrazów, dźwięku oraz w kompresji danych.
Źródło: arxiv.org
