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摘要： VAE 是 AE的变体。主要目的是让模型学习数据的分布，最后让解码器(decoder)部分具有生成样本的能力。 VAE可看做高斯混合模型(GMM)的扩展。 GMM中，数据由多个高斯分布来描述: \[p(x) = \sum_{k=1}^{K}P(z_{k})P(x|z_{k}) \]其中 $z \si 阅读全文