摘要在传统的图像压缩算法中，虽然可以获得很高的压缩率，但是却损失了细节。 本文提出了一种新的图像压缩算法。 它基于最近建立的深度学习模型：深度自动编码器（DAE）。 我们采用遗传算法找到最佳初始网络权重，以构建具有多个隐藏层的DAE进行图像压缩。 利用优化的网络，可以提取和表示来自输入图像的基本信息。 在典型图像上的实验表明，与现有算法相比，该算法可获得更高的峰值信噪比（PSNR），在低压缩率和高压缩率下均能保持较高的图像质量。