机器学习之AAE（Adversarial Autoencoder，对抗自编码器）生成数据样本
对抗自编码器（Adversarial Autoencoder，AAE）是一种结合了自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）的方法，用于生成新数据样本。它的目标是学习到数据的潜在分布，并通过生成对抗训练来优化潜在空间，使其接近一个已知的简单分布（例如，高斯分布）。
AAE的结构和训练过程可以分为以下几个主要部分：
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自编码器结构：
- 编码器（Encoder）：将输入数据映射到潜在空间（通常是低维度的表示）。
- 解码器（Decoder）：将潜在空间的表示重新映射回数据空间，重建输入数据。
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对抗训练：
- 判别器（Discriminator）：一个神经网络，它的任务是判断潜在空间的样本是否来自潜在空间的真实分布（比如高斯分布）或者来自自编码器的编码器输出。判别器的目标是区分真实分布和编码器生成的分布。
- 生成器（Generator）