本文介绍一种使用卷积层构建的去噪自编码器进行医学图像去噪的方法，通过少量样本的训练，可以高效地去除医学图像噪声。同时，本文提出了将异构图像进行合并来提高训练样本的可行性，并成功地实现了最简单的网络重构高噪声医学图像的效果。

Aug, 2016

本文提出一种使用对称卷积 - 反卷积层的深度全卷积自编码器网络用于图像修复，通过跳级连接缓解深度网络训练难的问题，达到了更快收敛和更好的修复效果。

Jun, 2016

本论文介绍了近年来利用机器学习架构进行图像压缩的技术与方法，主要包括自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等，并探讨了该领域仍需解决的问题。

Jan, 2022

引入全卷积自编码器的图像特征学习和基于全卷积自编码器和软 k 均值分数的统一聚类框架，通过采用增强式判别分布，逐步提高聚类准确度，实验结果表明，该方法在多个视觉基准数据集上达到了最先进的性能。

Mar, 2017

我们提出了一种新的方法来优化自动编码器实现有损图像压缩，并通过最小的损失改变来改进了深度自动编码器的性能， 从而实现了高分辨率图像的高效和灵活压缩。

Mar, 2017

研究了一种基于自编码器的图像异常检测方法，发现传统方法在训练时存在离群点时导致异常检测性能降低的问题，使用对抗自编码器引入先验分布可以较好地克服该问题。

Jan, 2019

本文提出了一种基于深度学习的图像压缩架构，利用卷积自编码器的优势达到了更高的编码效率，并利用主成分分析来产生一个更加能量紧凑的表示，实验结果表明，该方法相对于传统的图像编码算法在 Kodak 图像数据库上获得了 13.7％的 BD 速率降低，而且与 JPEG2000 具有类似的复杂度。

Apr, 2018

通过使用二元哈希算法，在二进制空间内搜索图像数据库，本文提出使用二元自编码器模型简化哈希函数的优化问题，并通过精度 / 召回率的实验结果证明二元自编码器模型相较其他二元哈希算法更加优秀。

Jan, 2015

本文提出了一种新颖的神经进化方法来确定卷积自编码器的结构和超参数，使用超体积指标在神经架构搜索的背景下进行压缩图像来加快 AutoML 流程。

Jun, 2021

利用去噪自编码网络作为先验方法，以解决图像恢复问题，并使用梯度下降最大化似然函数。

Mar, 2017