卷積自編碼器利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡卷積自動編碼器的特性處理圖像數(shù)據(jù)正則自編碼器通過正則化項減少特征的冗余卷積自動編碼器，如稀疏自編碼器降噪自編碼器專門用于處理噪聲數(shù)據(jù)，通過訓練學習去除噪聲應用實踐在實際應用中，可以根據(jù)具體需求調(diào)整自編碼器的參數(shù)，訓練出適合自己的模型需要注意的技術細節(jié)包括優(yōu)化器的選擇激活。

描述卷積碼編碼器過程的方法多種多樣，如矩陣法多項式碼樹和網(wǎng)格圖等本文主要關注與編碼器結構緊密相關的多項式法，以及與譯碼密切相關的網(wǎng)格圖法首先，多項式法通過卷積碼的生成多項式直接構建編碼器結構例如，2，1，2卷積碼的生成多項式矩陣為 GD=1 D D2，1 D2，其中D代表延遲算子。

本文介紹卷積自動編碼器了一個使用卷積變分自動編碼器CVAE處理和重建三維湍流數(shù)據(jù)的項目CVAE 是一種在深度學習領域用于生成和重構數(shù)據(jù)的有效方法，尤其適用于具有復雜結構的數(shù)據(jù)集，如本文中涉及的三維流體動力學數(shù)據(jù)項目中，使用計算流體動力學CFD方法生成三維湍流立方體，每個立方體攜帶三個速度分量的物理信息。

本文探討了使用掩碼自動編碼器共同設計和擴展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡ConvNets的ConvNeXt V2方法，主要目標是改進模型的預訓練效率和微調(diào)性能該方法基于一種稱為“完全卷積掩碼自編碼器FCMAE”的算法，采用卷積策略生成學習信號FCMAE的核心在于使用隨機掩碼策略，掩碼率為06，隨機刪除原始輸入圖像中32×32。

卷積碼編碼器以二元碼為例，編碼器如圖輸入信息序列為u=u0，u1其多項式表示為ux=u0+u1x++ulxl+編碼器的連接可用多項式表示為g1，1x=1+x+x2和g1，2x=1+x2，稱為碼 的子生成多項式它們的系數(shù)矢量g1，1=111和g1，2=101稱作碼的子生成元。

自編碼器與PCA類似，能夠降低數(shù)據(jù)維度，但更適用于非線性數(shù)據(jù)去掉解碼器，編碼器可以作為數(shù)據(jù)的表征，減少特征數(shù)量至于去噪，我們用如minist手寫體數(shù)據(jù)集來演示，通過對比加噪和原始圖像，自編碼器在訓練中學習去除噪聲，保留數(shù)據(jù)本質(zhì)特征接下來，我們將介紹幾種自編碼器的變種卷積自編碼器，利用CNN。