自编码器（auto-encoder）是一类执行无监督学习任务的神经网络结构，它的目的是学习一组数据的重新表达，也就是编码。

在结构上，自编码器是包含若干隐藏层的深度前馈神经网络，其独特之处是输入层和输出层的单元数目相等；在功能上，自编码器的目的不是根据输入来预测输出，而是重建网络的输入，正是这样的功能将自编码器和其他神经网络区分开来。由于自编码器的图形表示像极了杂技中使用的道具空竹，因而也得了个“空竹网络”的雅号。

自编码器结构由编码映射和解码映射两部分组成。如果将编码映射记作 ϕϕ