【超初心者向け】VAEの分かりやすい説明とPyTorchの実装Beginaidまた，実用上以下のような分布の仮定を置くことが多いです。潜在空間には平均が$\boldsymbol{0}$で共分散行列が単位行列の標準多次元ガウス分布を仮定します。また，エンコーダ部にもガウス分布を仮定することで目的関数を解析的に求めることができます。（以下で説明します） \begin{eqnarray} q_{\phi}(\boldsymbol{z}|\boldsymbol{x}) &\sim& \mathcal{N}(\boldsymbol{z};\boldsymbol{\mu}_{\phi},\boldsymbol{\sigma^2}_{\phi})\\ p_{\theta}(\boldsymbol{z}) &\sim& \mathcal{N}(\boldsymbol{z};\boldsymbol{0},\boldsymbol{I}) \end{eqnarray} 大切なのは，デコー
