تعتبر أجهزة التشفير التلقائي المتفرقة (SAEs) خوارزمية تعلُّم آلي غير خاضعة للإشراف تعمل على تدريب نموذج عن طريق حساب الخطأ بين مخرجات جهاز التشفير التلقائي والمدخلات الأصلية وضبط معلمات جهاز التشفير التلقائي بشكل مستمر. يمكن استخدام برامج التشفير التلقائي لضغط معلومات الإدخال واستخراج ميزات الإدخال المفيدة.

تم اقتراح المشفر التلقائي في الأصل بناءً على فكرة تقليل الأبعاد. ومع ذلك، عندما يكون عدد العقد المخفية أكبر من عدد عقد الإدخال، يفقد المبرمج التلقائي القدرة على تعلم ميزات العينة تلقائيًا. في هذا الوقت، من الضروري فرض قيود معينة على العقد المخفية. على غرار نقطة البداية لمشفر إزالة الضوضاء التلقائي، فإن التعبيرات عالية الأبعاد والمتفرقة جيدة. لذلك، يقترح فرض بعض حدود الندرة على العقد المخفية. يتم الحصول على المشفر التلقائي المتناثر عن طريق إضافة بعض قيود التفرق على أساس المشفر التلقائي التقليدي. هذا الندرة هو لخلايا الطبقة المخفية للمشفر التلقائي. من خلال قمع معظم مخرجات الخلايا العصبية في الطبقة المخفية، تحقق الشبكة تأثيرًا متفرقًا.