差分自编码器，跟普通的自编码器不同，有着他自己特殊的地方。
通过编码器学习图像的编码，得到其潜在表征向量（这里学习其作为高斯分布的参数）。
为了训练encoder和decoder，loss function由两部分组成：
- KL divergence来表示隐含向量与标准正态分布之间差异的loss
- 另外一个loss使用生成图片与原图片的均方误差来表示
Reference
- 部分公式推导 KL divergence
- Github example code
差分自编码器，跟普通的自编码器不同，有着他自己特殊的地方。
通过编码器学习图像的编码，得到其潜在表征向量（这里学习其作为高斯分布的参数）。
为了训练encoder和decoder，loss function由两部分组成：