VAE（变分自编码器）

VAE基于变分贝叶斯推断，最大化证据下界（ELBO），同时优化重构误差和KL散度，使潜在空间连续且平滑。与GAN相比，VAE训练更稳定，但生成图像可能稍模糊。其变体包括β-VAE、条件VAE等。VAE在异常检测、药物发现和降阶建模中也有应用，例如将高维物理场编码到低维潜在空间进行时间演化。