过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看实现的代码，又感觉实现代码跟理论完全不是一回事啊。
终于，东拼西凑再加上我这段时间对概率模型的一些积累，并反复对比原论文《Auto-Encoding Variational Bayes》，最后我觉得我应该是想明白了。其实真正的VAE，跟很多教程说的的还真不大一样，很多教程写了一大通，都没有把模型的要点写出来～于是写了这篇东西，希望通过下面的文字，能把VAE初步讲清楚。
分布变换 #
通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z
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