输入：训练数据 $x_i\left(x_1,x_2,\cdots ,x_3\right)$ 。

输出：ADAE模型。

1. θ，φ←编码器解码器参数。

2. for i from 1 to epochs do ▷压缩网络：

3. ${\text{z}}_i=q\left(x_i,\theta \right)$ ；

4. ${\widehat{x}}_i=p\left(z_i,\varphi \right)$ 。

5. $lossfunction={\Vert x_i-{\widehat{x}}_i\Vert }^2$ 。

6. θ，ϕ←采用SGD更新参数。

7. 固定参数θ，ϕ

8. for from to do ▷训练概率密度模型：

9. ${\text{z}}_i=q\left(x_i,\theta \right)$ 。

10. $f_h\left(S\right)=\frac{1}{n}{\displaystyle \sum _{i=1}^n{K}_h\left(s-z_i\right)}=\frac{1}{nh}{\displaystyle \sum _{i-1}^{n}K\left(\frac{s-z_i}{h}\right)}$ 。