VAE是Variational Autoencoder的缩写，即变分自编码器。它是一种机器学习模型，结合了自动编码器和变分推断的概念，用于生成具有特定分布的数据。
自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的高阶表示。它由一个编码器和一个解码器组成，通过最小化重构误差，将输入数据压缩为低维的编码表示，然后再将编码表示解码为重建的输入数据。
在传统自编码器中，编码表示是确定性的，而VAE引入了随机性，使得编码表示能够表示数据的潜在分布。
变分推断是一种基于统计推断的方法，用于估计潜在变量的后验分布。VAE使用变分推断来学习编码器和解码器的参数，通过最大化观察数据和潜在变量之间的联合概率分布的下界。
VAE广泛应用于生成模型、特征提取、数据降维等领域，在计算机视觉、自然语言处理等任务中取得了很好的效果。