卷積自編碼器利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積自動(dòng)編碼器的特性處理圖像數(shù)據(jù)正則自編碼器通過(guò)正則化項(xiàng)減少特征的冗余卷積自動(dòng)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(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)去除噪聲應(yīng)用實(shí)踐在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求調(diào)整自編碼器的參數(shù)，訓(xùn)練出適合自己的模型需要注意的技術(shù)細(xì)節(jié)包括優(yōu)化器的選擇激活。

描述卷積碼編碼器過(guò)程的方法多種多樣，如矩陣法多項(xiàng)式碼樹(shù)和網(wǎng)格圖等本文主要關(guān)注與編碼器結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)的多項(xiàng)式法，以及與譯碼密切相關(guān)的網(wǎng)格圖法首先，多項(xiàng)式法通過(guò)卷積碼的生成多項(xiàng)式直接構(gòu)建編碼器結(jié)構(gòu)例如，2，1，2卷積碼的生成多項(xiàng)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(dòng)編碼器了一個(gè)使用卷積變分自動(dòng)編碼器CVAE處理和重建三維湍流數(shù)據(jù)的項(xiàng)目CVAE 是一種在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域用于生成和重構(gòu)數(shù)據(jù)的有效方法，尤其適用于具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如本文中涉及的三維流體動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，使用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)CFD方法生成三維湍流立方體，每個(gè)立方體攜帶三個(gè)速度分量的物理信息。

本文探討了使用掩碼自動(dòng)編碼器共同設(shè)計(jì)和擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvNets的ConvNeXt V2方法，主要目標(biāo)是改進(jìn)模型的預(yù)訓(xùn)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(xué)習(xí)信號(hào)FCMAE的核心在于使用隨機(jī)掩碼策略，掩碼率為06，隨機(jī)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(xiàng)式表示為ux=u0+u1x++ulxl+編碼器的連接可用多項(xiàng)式表示為g1，1x=1+x+x2和g1，2x=1+x2，稱為碼 的子生成多項(xiàng)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(lái)演示，通過(guò)對(duì)比加噪和原始圖像，自編碼器在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)去除噪聲，保留數(shù)據(jù)本質(zhì)特征接下來(lái)，我們將介紹幾種自編碼器的變種卷積自編碼器，利用CNN。