オートエンコーダは一般に教師なし学習で使われるニューラルネットワーク である。

ニューラルネットワークを用いて主成分分析と同様の次元削減を非線形関数によって行う。

オートエンコーダと主成分分析にはいくつか違いがある。

まず、オートエンコーダーは任意の関数を用いることができる。2つ目は、主成分分析では通常、第二主成分は第一主成分の残余から計算されるので、第一主成分の影響を強く受ける。第三主成分は、第一、第二主成分の影響を強く受ける。従って、高次の主成分となると、殆ど実質的な意味がなくなってくる。