嗨嗨大家，今天我學習的主題是變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE），VAE也是一種生成式模型，它結合了概率圖模型跟神經網絡，可以對數據進行生成、重建和表示學習。VAE與普通的自編碼器（Autoencoder）類似，都包含編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）這兩個部分。編碼器將輸入數據映射到一個潛在空間，解碼器則從潛在空間生成重建的輸出。它特別的地方在它將輸入數據映射到潛在空間時，並不是獲得一個確定的點，而是獲得一個均值和方差所定義的分佈。這樣在解碼時，我們可以從這個分佈中進行隨機取樣來生成新數據，也因為這樣能使VAE生成多樣化且符合數據特徵的新樣本。這種生成過程具有高度的隨機性和靈活性。
VAE在訓練的過程中，損失函數由重建損失（reconstruction loss）和KL散度（Kullback-Leibler divergence）組成。重建損失會去衡量原始數據與重建數據之間的差異，而KL散度則是用來約束潛在空間的分佈，使其盡量接近於標準正態分佈，去保證生成數據的連續性和穩定性。
最後來講講它在實際生活應用中，VAE被廣泛應用於圖像生成、數據壓縮以及異常檢測。舉個例子來說，在醫療領域裡，VAE可以用於生成醫療影像，幫助研究者理解影像數據的內部結構，或者用於識別影像中的異常模式。不僅這樣，VAE也可以應用於語音生成和自然語言處理，生成連貫的句子或語音樣本。
這是我今天學習內容的整理，謝謝大家