用Python实现的VAE算法示例

变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，可以学习数据的潜在表示并生成新的样本。本文将展示如何使用Python实现一个简单的VAE算法，并提供相应的源代码。

1. 引言

VAE是一种自编码器的变体，它通过学习数据的潜在分布来实现样本生成。与传统的自编码器不同，VAE引入了一个编码器和一个解码器之间的概率分布。编码器将输入样本映射到一个潜在空间中的分布参数，解码器则从该分布中采样并生成新的样本。

2. 算法步骤

下面是VAE算法的主要步骤：

2.1 编码器网络

编码器网络将输入样本映射到潜在空间的分布参数。在本示例中，我们使用了一个简单的全连接神经网络作为编码器。以下是编码器网络的实现代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn