自編碼器（Autoencoder）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它通過將輸入數(shù)據(jù)壓縮成低維編碼（Encoder）表示，然后再將編碼解壓回原始數(shù)據(jù)（Decoder）的過程來學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征表示。

自編碼器的目標(biāo)是最小化原始輸入數(shù)據(jù)和解壓后的輸出數(shù)據(jù)之間的重構(gòu)誤差，通過這種方式學(xué)習(xí)到的編碼器能夠捕捉到輸入數(shù)據(jù)的潛在特征表示。在訓(xùn)練完成后，自編碼器的編碼器部分可以用于特征提取，解碼器部分可以用于數(shù)據(jù)重建和生成。

自編碼器有許多不同的變體，如稀疏自編碼器、卷積自編碼器、變分自編碼器等。自編碼器在數(shù)據(jù)降維、圖像去噪、圖像生成、語音信號(hào)處理等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。