VAE是Variational Autoencoder的缩写，翻译过来就是变分自编码器。它是一种神经网络模型，主要用于生成模型。VAE可以从一个概率分布中学习出数据的分布特征，并通过随机采样生成新的数据。这一特性使得VAE在无监督学习，数据压缩和生成等领域具有广泛的应用。
相比于传统的自编码器，VAE具有以下优势：
- 可以应用于高维度的数据，如图像、音频、文本等；
- 可以进行数据压缩和降维；
- 可以通过随机采样生成新的数据，如图像、音频、文本等；
- 可以实现无监督学习。
VAE模型由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入的数据映射为一个潜在向量，解码器将潜在向量映射为输出的数据。在训练过程中，VAE通过最小化重构误差和潜在向量的正则项来学习数据的潜在分布特征。
VAE是一种非常强大的神经网络模型，具有广泛的应用价值。未来随着深度学习技术的不断进步，VAE的应用也将越来越广泛。