オートエンコーダは、教師なし学習における効率的なエンコード、多くの場合次元削減に使用される人工ニューラル ネットワークです。

これはデータ圧縮アルゴリズムでもあり、データの圧縮および解凍機能はサンプルから自動的に学習されますが、オートエンコーダーが言及されるほとんどの場合、圧縮および解凍機能はニューラル ネットワークを通じて実装されます。

オートエンコーダーはデータ固有またはデータ依存です。つまり、オートエンコーダーはトレーニング データに類似したデータのみを圧縮できます。

オートエンコーダは不可逆的です。つまり、MP3 や JPEG などの圧縮アルゴリズムと同様に、解凍された出力は元の入力と比較して劣化します。

オートエンコーダーはデータ サンプルから自動的に学習します。つまり、新たな作業を行うことなく、特定の入力クラスに対して特定のエンコーダーをトレーニングするのが簡単になります。