本文从EM算法出发，推导VAE算法，通过对后验分布的期望求解得到ELBO下界，并解释KL散度的意义。为解决高维隐变量的计算复杂度，采用神经网络拟合分布，并使用重参数化技巧以保留参数信息，最终形成对VAE的理解。

本文介绍了使用PyTorch实现变分自编码器（VAE）在MNIST数据集上训练模型生成图像的方法。通过两层MLP推理模型建模近似后验分布和生成模型，使用重参数化技巧从多元高斯分布中采样。条件分布使用两层MLP生成模型建模为多元伯努利分布。演示中使用了二维潜在空间。