variational autoencoders(VAE)
VAE的概率分布引入了变量z，无法直接优化，我们要取其下限再做优化。
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自动编码机的Encoder和Decoder部分可以是单层，也可以是深度神经网络
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VAE
先验概率P（z） 可以认为是高斯分布
P（x|z(i)） 需要神经网络拟合
极大似然估计行不通，P theta(x) 算不了；后验概率P theta （z|x）也算不了
用一个网络去逼近 z|x 的分布
训练完成之后，只使用Decoder部分
VAE生成的图片比较模糊
