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오토인코더는 인풋과 아웃풋이 같은 네트워크를 의미한다. Auto-associators, Diabolo networks, Sandglass-shaped net 등의 이명으로 불리기도 하며 가장 많이 불리는 이름은 역시 Autoencoder이다.

오토인코더는 다음과 같이 중간의 은닉층이 잘록한 모습의 네트워크인데, 이때 중간 은닉층을 $Z$라고 부르며 Code, Latent Variable, Feature, Hidden representation 등으로 불린다. 그래서 $Z$를 어떻게 생각하냐에 따라 오토인코더에서 학습하는 과정을 Representation Learning, Efficient Code Learning 등으로 부르기도 하지만, 결국 이들은 모두 $Z$ 노드를 배우는 학습을 이르는 말들이다.