Un autoencodeur est un réseau neuronal artificiel utilisé pour un codage efficace dans l'apprentissage non supervisé, souvent pour la réduction de la dimensionnalité.

Il s'agit également d'un algorithme de compression de données dans lequel les fonctions de compression et de décompression des données sont avec perte et apprises automatiquement à partir d'échantillons, mais dans la plupart des cas où des auto-encodeurs sont mentionnés, les fonctions de compression et de décompression sont implémentées via des réseaux neuronaux.

Les autoencodeurs sont spécifiques aux données ou dépendants des données, ce qui signifie qu'ils ne peuvent compresser que les données similaires aux données d'entraînement.

Les autoencodeurs sont avec perte, ce qui signifie que la sortie décompressée est dégradée par rapport à l'entrée d'origine, tout comme les algorithmes de compression comme MP3, JPEG, etc.

Les auto-encodeurs sont automatiquement appris à partir d'échantillons de données, ce qui signifie qu'il est facile de former un encodeur spécifique pour une classe d'entrée donnée sans effectuer de nouveau travail.