modify Probability api format

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.bnn_layers.ConvReparam.rst

@@ -34,8 +34,8 @@ mindspore.nn.probability.bnn_layers.ConvReparam
     
     **输入：**
 
-    - **input** (Tensor) - 输入 Tensor 的 shape 为 :math:`(N, C_{in}`。
+    - **input** (Tensor) - 输入 Tensor 的 shape 为 :math:`(N, C_{in})`。
 
     **输出：**
 
-    - **output** (Tensor) - 输出张量的形状是 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})`。
+    Tensor，输出张量的形状是 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})`。

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseLocalReparam.rst

@@ -31,4 +31,4 @@ mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseLocalReparam
 
     **输出：**
 
-    - **output** (Tensor) - `output` 的 shape 是 :math:`(N, out\_channels)`。
+    Tensor，`output` 的 shape 是 :math:`(N, out\_channels)`。

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseReparam.rst

@@ -33,4 +33,4 @@ mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseReparam
 
     **输出：**
 
-    - **output** (Tensor) - `output` 的 shape 是 :math:`(N, out\_channels)`。
+    Tensor，`output` 的 shape 是 :math:`(N, out\_channels)`。

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.dpn.VAE.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.dpn.VAE
 ================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.dpn.VAE
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.dpn.VAE(encoder, decoder, hidden_size, latent_size)
 
     变分自动编码器 (VAE)。
     VAE 定义了一个生成模型，Z从先验中采样，然后由解码器用于重建X。有关更多详细信息，请参阅 `自动编码变分贝叶斯 <https://arxiv.org/abs/1312.6114>`_。
@@ -36,7 +36,7 @@ mindspore.nn.probability.dpn.VAE
 
         Tensor，生成的样本。
 
-    .. py:method:: reconstruct_sample(×)
+    .. py:method:: reconstruct_sample(x)
 
         从原始数据重建样本。
 

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.infer.SVI.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ mindspore.nn.probability.infer.SVI
 
         numpy.dtype，训练后的损失。
 
-    .. py:method:: run(train_dataset, epochs =10)
+    .. py:method:: run(train_dataset, epochs=10)
      
         通过训练概率网络来优化参数，并返回训练好的网络。
     

docs/api/api_python/probability/mindspore.nn.probability.toolbox.VAEAnomalyDetection.rst

@@ -39,7 +39,7 @@ mindspore.nn.probability.toolbox.VAEAnomalyDetection
 
         float，样本的预测异常值分数。
 
-    .. py:method:: train(train_dataset , epochs =5)
+    .. py:method:: train(train_dataset , epochs=5)
 
         训练 VAE 模型。