常见的重构模型包括变分自编码器（VAE）、卷积自编码器（CAE）等。

是的，变分自编码器（VAE）和卷积自编码器（CAE）都是常见的重构模型。

VAE是一种基于概率编码的自编码器，它通过将输入数据编码为概率分布的参数，从而实现了对隐变量的建模和采样。VAE的重构过程是在隐空间中进行的，通过对隐空间中的采样和解码，将输入数据重构出来。VAE可以用于生成模型和数据压缩等领域，具有较好的表现。

CAE是一种基于卷积神经网络的自编码器，它能够有效地提取输入数据中的空间特征，并实现对输入数据的重构。与传统的自编码器相比，CAE能够更好地处理图像等具有空间结构的数据，具有更好的表现。在CAE中，编码器和解码器都是由卷积层和池化层组成，能够对输入数据进行卷积和下采样，从而提取出数据中的空间特征。

综上所述，VAE和CAE都是常见的重构模型，它们在不同领域具有广泛的应用前景。在实际应用中，可以根据数据类型和应用需求选择合适的模型，或者结合多种模型进行数据重构和分析。