他们各自的概念看以下链接就可以了：https://blog.csdn.net/weixin_43135178/category_11543123.html
这里主要谈一下他们的区别？
先说结论：
- VAE是AE的升级版，VAE也可以被看作是一种特殊的AE
- AE主要用于数据的压缩与还原，VAE主要用于生成。
- AE是将数据映直接映射为数值code（确定的数值），而VAE是先将数据映射为分布，再从分布中采样得到数值code。
- 损失函数和优化目标不同
AE（Auto Encoder, 自动编码器）
AE的结构
如上图所示，自动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器可以看作是两个函数，一个用于将高维输入（如图片）映射为低维编码（code），另一个用于将低维编码（code）映射为高维输出（如生成的图片）。这两个函数可以是任意形式，但在深度学习中，我们用神经网络去学习这两个函数。
这时候我们只要拿出Decoder部分，随机生成一个code然后输入，就可以得到一张生成的图像。但实际上这样的生成效果并不好（下面解释原因），因此AE多用于数据压缩，而数据生成则使用下面所介绍的VAE更好。
AE的缺陷
由上面介绍可以看出，AE的Encoder是将图片映射成“数值编码”，Decoder是将“数值编码”映射成图片。这样存在的问题是，在训练过程中，随着不断降低输入图片与输出图片之间的误差，模型会过拟合，泛化性能不好。也就是说对于一个训练好的AE，输入某个图片，就只会将其编码为某个确定的code，输入某个确定的code就只会输出某个确定的图片，并且如果这个code来自于没见过的图片，那么生成的图片也不会好。下面举个例子来说明：
假设我们训练好的AE将“新月”图片encode成code=1（这里假设code只有1维），将其decode能得到“新月”的图片；将“满月”encode成code=10，同样将其decode能得到“满月”图片。这时候如果我们给AE一个code=5，我们希望是能得到“半月”的图片，但由于之前训练时并没有将“半月”的图片编码，或者将一张非月亮的图片编码为5，那么我们就不太可能得到“半月”的图片。因此AE多用于数据的压缩和恢复，用于数据生成时效果并不理想。
如何解决AE的问题呢？
这时候我们转变思路，不将图片映射成“数值编码”，而将其映射成“分布”。还是刚刚的例子，我们将“新月”图片映射成μ=1的正态分布，那么就相当于在1附近加了噪声，此时不仅1表示“新月”，1附近的数值也表示“新月”，只是1的时候最像“新月”。将"满月"映射成μ=10的正态分布，10的附近也都表示“满月”。那么code=5时，就同时拥有了“新月”和“满月”的特点，那么这时候decode出来的大概率就是“半月”了。这就是VAE的思想。
VAE（Variational Auto-Encoder, 变分自动编码器）
VAE的结构
小结
- AE主要用于数据的压缩与还原，在生成数据上使用VAE。
- AE是将数据映直接映射为数值code，而VAE是先将数据映射为分布，再从分布中采样得到数值code。