Variational AutoEncoder (VAE) [1]} has been widely used as an unsupervised generative method, especially in computer vision filed. It has been shown that \(\beta \) -VAE [2]} and its variants are capable of finding visual disentangled latent representations which remain invariant to some transformations [3]}. This section provides a brief review of VAE and \(\beta \) -VAE.

Вариационный автокодировщик (Variational AutoEncoder, VAE [1]) широко используется как непрерывный генеративный метод, особенно в области компьютерного зрения. Показано, что VAE с \(\beta \)-фактором [2] и его варианты способны находить визуально расщепленные латентные представления, которые остаются неизменными при некоторых преобразованиях [3]. В данном разделе представлен краткий обзор VAE и \(\beta \)-VAE.