卷积自编码器(cae)

卷积自编码器（Convolutional Autoencoder，CAE）是一种基于卷积神经网络（CNN）结构的自编码器。与传统的自编码器相比，卷积自编码器在处理图像等高维数据时表现更为出色。

卷积自编码器的基本结构与传统的自编码器类似，但是它使用了卷积层和池化层来处理输入的高维数据。卷积层和池化层可以有效地捕捉输入数据中的空间信息和局部特征，从而提高自编码器的性能和鲁棒性。

卷积自编码器的训练过程与传统的自编码器类似，都是通过最小化重构误差来学习输入数据的低维表示。一旦训练完成，卷积自编码器可以用于图像去噪、图像压缩、图像生成等任务。

总之，卷积自编码器是一种强大的神经网络结构，可以用于处理高维数据的自编码和特征提取任务。