VAE变分自编码器Keras实现

介绍 　　变分自编码器（variational autoencoder, VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。 　　编码器将输入样本映射为某个低维分布，这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布，因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差（因为方差总是大于0，为了将它映射到$(-\infty,\infty)$，所以加了对数）。在编码器的分布中抽样后，解码器做的事

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