表示学习已成为一种实用的方法，可以在重建方面成功地建立大量高维数据的丰富参数编码。在考虑具有测试训练分布变化的无监督任务时，概率的观点有助于解决预测过度自信和不良校准。但是，由于多种原因，即维度或顽固性问题的诅咒，直接引入贝叶斯推断仍然是一个艰难的问题。 Laplace近似（LA）在这里提供了一个解决方案，因为可以通过二阶Taylor膨胀在参数空间的某些位置通过二阶Taylor膨胀来建立重量的高斯近似值。在这项工作中，我们为洛杉矶启发的无监督表示学习提供了贝叶斯自动编码器。我们的方法实现了迭代的拉普拉斯更新，以获得新型自动编码器证据的新变化下限。二阶部分衍生物的巨大计算负担是通过Hessian矩阵的近似来跳过的。从经验上讲，我们通过为分布外检测提供了良好的不确定性，用于差异几何形状的大地测量和缺失数据归思的方法来证明拉普拉斯自动编码器的可伸缩性和性能。
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