Selbst-Encoder sind besondere neuronale Netze, die genau die gleiche Anzahl an Neuronen auf ihrer Eingabe- und Ausgabeschicht haben. Das Ziel eines Auto-Encoders ist es, eine Ausgabe zu haben, die der Eingabe so nahe wie möglich kommt!
Das Lernen ist also "selbstüberwacht", da der zu minimierende Loss die Kosten für die Rekonstruktion zwischen Ausgabe und Eingabe ist. Die Daten müssen also nicht gelabelt werden, da sie ihre eigenen Labels sind, was dieses Modell also zu einem nicht überwachten Modell macht.