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En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, un auto-encodeur, ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs. Les auto-encodeurs peuvent être utilisés pour diverses applications, comme le débruitage ou la réduction de dimensionnalité. L'auto-encodeur variationnel est une variante probabiliste notamment utilisée pour la génération d'images.
