自编码器 vs 变分自编码器：区别与联系

自编码器和变分自编码器都是一种无监督学习的神经网络模型，它们的共同目的是将输入数据进行编码和解码，以重构原始数据。但是它们在实现方法和应用场景上有些许不同。

区别：

1. 模型假设不同：自编码器假设输入数据是由某个未知的低维空间中的结构生成的，通过网络将高维数据映射到低维空间，再通过逆向映射将数据重构回原始高维空间。而变分自编码器则假设输入数据是由一个隐含变量和一个噪声分布生成的，通过对隐含变量分布的建模来实现对数据的编码和解码。

2. 损失函数不同：自编码器的损失函数通常使用重构误差，变分自编码器则使用KL散度和重构误差两部分共同构成的损失函数。

3. 应用场景不同：自编码器通常用于数据压缩和降维，以及图像去噪和增强等领域。而变分自编码器则主要用于生成式模型和潜在空间的探索等领域。

联系：

1. 都是基于神经网络的无监督学习模型，能够实现数据的自动编码和解码。

2. 都能够通过对编码过程的优化来提高模型的性能和泛化能力。

3. 变分自编码器可以看做是自编码器的一种扩展形式，在一定程度上可以看做是自编码器的变形。