详细介绍一下深度学习中的AE模型，并告诉我他是用来做什么的，给出一个具体代码实例

自动编码器(Autoencoder, 简称AE)是一种无监督的深度学习模型，主要用于数据的压缩和重构。它由两个主要部分组成：编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入数据压缩成一个低维的特征表示，也被称为“码”或“潜在向量”，而解码器则尝试从这个低维特征空间重建原始数据。AE的核心目标是使得重构后的数据尽可能接近原始输入。

AE的应用广泛，包括但不限于：
1. 数据降维：通过学习数据的内在结构，AE可以帮助我们提取出关键信息，减少数据维度。
2. 图像生成：如图像去噪、图像修复或者图像风格转换等。
3. 特征学习：在无标签的数据集上，AE可以作为预训练模型，后续用于其他任务如分类或回归。

下面是一个简单的Keras库实现的全连接层自动编码器的例子：

import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义编码器
input_data = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(32, activation='relu')(input_data)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

# 创建自动编码器模型
autoencoder = Model(input_data, decoded)

# 创建解码器模型，单独使用编码器部分
encoder = Model(input_data, encoded)

# 编码和解码数据
x_train = ... # 假设已经准备好了数据
encoded_imgs = encoder.predict(x_train)

# 使用解码器重构数据
decoded_imgs = autoencoder.predict(encoded_imgs)

在这个例子中，`784`通常对应于MNIST手写数字图片的像素数，模型首先将图片压缩到32维，然后试图从这32维特征还原回原始图片。