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变分自动编码器 (VAE) 是机器学习中的一种生成模型，它结合了深度学习和贝叶斯推理的原理。VAE 旨在学习数据的底层分布并生成与原始数据集相似的新数据点。它们由两个主要组件组成：编码器，用于将数据压缩为潜在空间，以及解码器，用于从该潜在空间重构数据。与传统的自动编码器不同，VAE 将随机性纳入编码过程，使它们能够从学习的分布中生成不同的输出。

方差是一种统计度量，用于量化数据集中一组数据点的分布或离散。它表示每个数据点与数据集平均值之间的平方差的平均值。较高的方差表示数据点分布在均值周围，而较低的方差表示数据点更接近均值。方差是统计学中的一个基本概念，对于理解数据集内的变异性至关重要。

速度消失和爆炸是深度神经网络中出现的问题，尤其是在多层网络中。当度（用于在反向传媒期限间更新的网络权重的值）变得太小（消失）或太大（爆炸）时，就会出现这些问题。力度消失会减慢学员的学习速度，并可以 natligadmiseNetworkPetplateNetwork 完全停止训练，而度爆炸 nagliscaponsplanciplensationmodimypitash的发散并无法有效学习。

虚拟机 (VM) 是对物理计算机的软件仿真，它像物理计算机一样运行操作系统和应用程序。虚拟机允许多个操作系统在单个物理机上共存，从而实现硬件资源的有效利用。每个虚拟机都独立运行，拥有自己的虚拟化硬件，包括 CPU、内存、存储和网络接口，从而为运行软件创建了隔离的环境。

视觉处理单元 (VPU) 是一种专门的处理器，旨在加速图像和视频等视觉数据的实时处理。VPU 针对计算机视觉、深度学习和人工智能 (AI) 中的任务进行了优化，与 CPU 或 GPU 等通用处理器相比，可提供高效的性能，同时消耗更少的功耗。它们通常用于需要实时视觉数据处理的应用程序，例如机器人、无人机、智能相机、增强现实 (AR) 和自动驾驶汽车。

视觉系统是指使机器能够感知、处理和解释来自周围环境的视觉信息的技术。这些系统结合使用摄像头、传感器和计算算法来复制和增强人类视觉能力，使机器能够实时分析图像、检测物体并做出数据驱动的决策。

车辆到万物（V2X）是指一种通信技术，它使车辆能够与其他车辆、基础设施、行人和网络进行交互。该系统通过促进实时信息交换来增强道路安全、交通效率和驾驶体验。V2X 包括各种子类别，包括车辆对车辆 (V2V)、车辆对基础设施 (V2I)、车辆对行人 (V2P) 和车辆对网络 (V2N)。

机器学习和数据科学背景下的验证是指使用训练阶段未使用的单独数据集评估模型性能的过程。这个过程有助于确保模型可以很好地推广到新的看不见的数据，并且不会简单地记住训练数据（这个问题被称为过度拟合）。验证是模型开发生命周期中的关键步骤，它可以深入了解模型在实际应用中的表现如何。