Autoencoder và Variational Autoencoder (VAE) khác nhau ra sao?

• Autoencoder (AE): encoder nén đầu vào thành một mã ẩn (latent) chiều thấp, decoder tái tạo lại đầu vào; huấn luyện để cực tiểu sai số tái tạo. Latent là một điểm xác định. Tốt cho nén / khử nhiễu / học đặc trưng, nhưng không gian latent không có cấu trúc → lấy mẫu để sinh dữ liệu mới thường không hiệu quả.
• VAE: mang tính xác suất / sinh mẫu. Encoder xuất ra tham số của một phân phối trên latent (trung bình, phương sai); lấy mẫu qua reparameterization trick (z = μ + σ·ε) để gradient vẫn chảy được. Hàm mất mát = tái tạo + KL divergence kéo latent về gần một phân phối tiên nghiệm (chuẩn hóa). KL này khiến không gian latent liên tục, trơn → có thể lấy z từ phân phối tiên nghiệm rồi decode để sinh mẫu mới mạch lạc.

Khác biệt cốt lõi: AE = latent xác định để tái tạo; VAE = phân phối trên latent + số hạng KL → mô hình sinh thực thụ.