我听说现在一个优化算法结合一个神经网络模型就可以发一篇论文，请结合当今最流行的算法来完善一个autoencoder模型，给出具体代码

目前，最流行的优化算法之一是Adam算法，它可以自适应地调整学习率，并且在大多数情况下都能得到较好的性能。另外，dropout是一种常用的正则化方法，可以防止过拟合。

下面是一个使用Adam算法和dropout的自编码器的示例代码（使用Keras框架）：

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

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(784,))

# 定义编码层
encoded = Dense(32, activation='relu')(input_layer)
encoded = Dropout(0.2)(encoded)

# 定义解码层
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

# 定义模型
autoencoder = Model(input_layer, decoded)

# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

上述代码将会构建一个使用Adam算法的自编码器模型,并且在编码层加上了Dropout的正则化处理。在训练时，对于训练数据随机在编码层的神经元中舍弃一些，这样可以避免过拟合现象。