自编码器为什么是自监督学习

自编码器是自监督学习的一种，因为它是通过自己的输入数据来进行训练的。自编码器的目标是将输入数据进行压缩和解压缩，即将输入数据转化为一个低维度的表示，然后再将这个低维度的表示转化回原始数据。

在自编码器的训练过程中，不需要对输入数据进行标注，也就是没有需要监督的标签。相反，自编码器使用输入数据本身作为监督信号，通过最小化重构误差来进行训练。因此，自编码器被视为一种自监督学习方法。

自监督学习是一种无监督学习的方法，它利用输入数据本身的结构和特性来进行训练。自监督学习的主要优点是不需要手动标注大量的数据，从而节省了时间和成本。自编码器是自监督学习的一个例子，它在图像处理、文本处理、语音处理等领域中得到了广泛应用。