オートエンコーダ（自己符号化器）と変分オートエンコーダ（VAE: Variational Autoencoder）の違いに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
通常のオートエンコーダは入力を潜在空間上の決定論的な「点」に圧縮するが、VAEは潜在変数を平均と分散を持つ「確率分布」としてモデル化し、事前分布（標準正規分布）に近づける正則化（KL情報量）を行うことで滑らかな生成を可能にする。
イ
通常のオートエンコーダは画像を生成するための生成モデルであり、VAEは次元削減のみを行う教師ありモデルである。
ウ
VAEの学習では、潜在分布からサンプリングを行うステップが微分不可能であるため、バックプロパゲーションが原理的に適用できない。
エ
VAEの損失関数は二値分類交差エントロピー誤差のみであり、潜在分布に関する制約項は一切含まれない。