오토 인 코터 ( Auto Encoders ) 는 심층 학습 에서 흔히 볼 수 있 는 모델 로 , 그 구조 는 하나 의 3 계층 신경망 구조 이 고 , 당해 구조 는 하나 의 입력 층 , 하나 의 은닉 층 및 하나 의 출력 층 을 포함 하 고 , 여기 서 , 출력 층 과 입력 층 은 같 은 차원 수 를 가지 는 바 , 구체 적 으로 도 2 b 를 참조 할 수 있 다 . 구체 적 으로 , 입력 층 과 출력 층 은 각각 신경망 의 입력 층 과 출력 층 을 대표 하 고 , 은닉 층 은 인코더 와 디코더 의 역할 을 수행 하 며 , 인코딩 과정 은 바로 고차원 의 입력 층 에서 저 차원 의 은닉 층 으로 전환 하 는 과정 이 고 , 반대 로 , 디 코딩 과정 은 저 차원 의 은닉 층 에서 고차원 의 출력 층 으로 전환 하 는 과정 이 며 , 따라서 , 오토 인코더 는 손실 적 인 전환 과정 이 고 , 입력 과 출력 의 차이 를 비교 함 으로써 손 실함수 를 정의 한다 . 트레이닝 하 는 과정 에 는 데이터 를 레이블 링 할 필요 가 없 고 , 전체 과정 은 손 실함수 를 최소 화 하 는 해 를 계속 적 으로 구하 는 과정 이 다 .