在当前这个大数据时代，生活在一个数据泛滥的世界中。尽管机器学习算法主要利用了标记数据集，但这些数据集是稀有且昂贵的。大部分生成的数据都是非结构化和未标记的，因此，机器学习社区应该更多地关注无监督学习算法，以解锁人工智能和机器学习的真正潜力。
“如果智能是一个蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕本身，监督学习就是蛋糕上的糖霜，强化学习则是蛋糕上的樱桃” —— Yann LeCunn。为什么不吃掉整个蛋糕呢？
数据的表示实际上是一个映射过程。如果有一个数据点x ∈ X，并且有一个函数f: X → Z，对于某个数据空间Z，那么f就是一个表示。新的点f(x) = z ∈ Z有时被称为x的表示。一个好的表示可以使下游任务变得更容易。
自编码器也被称为自编码器，是一种训练以复制自身输入的网络。它们属于无监督学习算法的范畴，实际上，一些研究者认为自编码器是自监督算法，因为对于训练样本x，标签就是x本身。但在一般意义上，它们被认为是无监督的，因为没有分类或回归标签。
如果自编码器完美地做到这一点，那么输出向量x'就等于输入向量x。自编码器被设计为一个特殊的两部分结构，编码器和解码器。
AE = Decoder(Encoder(x))
模型使用重建损失进行训练，目标是最小化x和x'之间的差异。可以将重建损失定义为MSE(x, x')，如果输入是实数值。z的维度通常小于x，这就是为什么自编码器在深度学习中也被称为瓶颈神经网络。正在迫使自编码器压缩知识表示。
以下是一些首次在机器学习世界中引入自编码器的研究论文：
A learning algorithm for Boltzmann machines, DH Ackley, GEHinton, TJ Sejnowski. Cognitive science, 1985. 描述了一个简单的通过自监督训练的神经网络。Learning representations by back-propagating errors, D. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, R. J. Williams. Nature, 1986. “描述了一种新的学习过程，反向传播，用于类似神经元单元的网络。”Connectionist learning procedures, GE Hinton. Machine learning, 1990. 描述了“自监督”的瓶颈神经网络。变分自编码器是深度学习中利用采样技术和Kullback-Leibler正则化的自编码器。变分自编码器的目标是使潜在空间更平滑，即x的微小变化会导致潜在空间z的微小变化，z的微小变化会导致x的微小变化。一个平滑的潜在空间需要有合理的点才能更有效和准确，这就是变分自编码器试图实现的。
在变分自编码器中，编码器不仅输出z，还输出mu和sigma。然后采样操作从这些参数中选择z，像往常一样，解码器接受z作为输入。
一个好的采样技术可以很好地重建数据点，也可以很好地重建接近数据点的点。这个过程确保了每个接近潜在位置的点（编码的输入x，即z均值）都可以被解码成类似[x]的东西，因此迫使潜在空间具有连续的意义。潜在空间中的任何两个接近点都会解码出非常相似的图像。连续性，结合潜在空间的低维度，迫使潜在空间的每个方向都编码数据变化的有意义的轴，使潜在空间非常有结构，因此非常适合通过概念向量进行操作。
“变分自编码器的参数通过两个损失函数进行训练：一个重建损失，迫使解码样本与初始输入匹配，以及一个正则化损失，帮助学习良好形成的潜在空间并减少对训练数据的过拟合。” —— Chollet。
Kullback-Leibler散度KL(p||q)是统计学中衡量两个分布p和q之间差异的度量，因此，当p和q不同时，它是一个较大的数字，当它们相似时，接近零。