VAE（Variational Autoencoder）是人工智能中常见的一种无监督学习算法，其主要用途是将高维数据进行降维，并且保持数据的各种特征，这种算法结合了自编码器和贝叶斯统计的思想，具有很高的应用价值。
VAE可以说是整个编码器-解码器框架的一种变形，编码器将输入的高维数据映射到低维的潜在空间，而解码器则将潜在空间内的低维特征重新映射回原始数据的高维空间中。
VAE的目的是生成更加符合真实数据的潜在空间，从而可以生成更加逼真的新数据，并且对于数据的分析和降维有着很好的效果，所以具有很高的应用价值，可以应用于图像分析，自然语言处理，数据降噪等领域。
VAE虽然在无监督学习算法中有着很好的表现，但是其还存在很多可以优化的地方，比如生成图像的准确性和数据效率等问题，这是未来研究方向之一。
