变分自动编码 Variational Autoencoder
VAE 推算过程：
1,假设z为高斯分布，计算每个每个z的weight p(z).
2.计算出u(z) 和o(z)
3.把x带入每个高斯分布中（因为u(z) 和o(z) 已经算出。由此计算p(x|z),
4.计算p(x) 下图所示：
这里的每个z(z就是通过高斯噪声后的code)都对应一个高斯分布至于每个点对应的是哪个高斯分布以及他们的u 和o 各是多少是由某一个function所决定的。怎么知道每个z对应哪个u和o呢？train 一个神经网络，input z output 是u和o 所以这个神经网络就告诉了我们z的每个点所对应到x space每个高斯分布的u和o。然后把x带入这个高斯分布就得到了p(x) ，结束。
这样通过VAE 产生的图片综合了p(x)上分布的特征。这个分布体现组成x的不同特征比如常用的图片修复等。