Автокодировщик — это тип глубокой нейронной сети, который обучается эффективным методам кодирования данных. Он состоит из двух основных частей: кодировщика, который создает компактное латентное представление входных данных, и декодировщика, который восстанавливает исходные данные из этого представления. Основная цель обучения автокодировщика заключается в минимизации ошибки восстановления, что позволяет сети выявлять значимые признаки и формировать сжатые версии данных. Применение автокодировщиков охватывает такие области, как сжатие данных, предобучение, обнаружение аномалий и снижение размерности признаков.