AutoEncoder

يعد المشفر التلقائي نوعًا من الشبكات العصبية الاصطناعية (artificial neural network) المستخدمة لتعلم الترميز الفعال للبيانات غير المصنفة (التعلم غير الخاضع للإشراف unsupervised learning). يتم التحقق من صحة الترميز وصقله من خلال محاولة إعادة إنشاء المدخلات من الترميز. يتعلم المشفر التلقائي تمثيلاً (ترميزًا) لمجموعة من البيانات، عادةً لتقليل الأبعاد (dimensionality reduction)، عن طريق تدريب الشبكة على تجاهل البيانات غير المهمة (“الضوضاء noise”).