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自动编码器与变式自动编码器之间的主要区别是：

自动编码器通过首先压缩输入（编码器）并将其解压缩（解码器）以匹配原始输入，从而自动学习输入的“压缩表示”（可以是图像，文本序列等）。通过使用距离函数来辅助学习，该距离函数可量化由于有损压缩而发生的信息丢失。

因此，在自动编码器中进行学习是一种无监督学习的形式（或者有人说是自我监督的），这种形式没有标签数据。

可变自动编码器不仅学习像自动编码器那样的表示数据的函数（压缩表示），还学习表示数据的概率分布的参数。由于它学会了对数据进行建模，因此我们可以从分布中采样并生成新的输入数据采样。因此，它是一个生成模型，例如GAN。