降维和特征提取：自编码器可以学习输入数据的压缩表示，从而实现数据的降维和特征提取，有助于减少数据的维度和复杂度，提高后续学习和预测的效果。

数据去噪：自编码器可以通过学习输入数据的重建表示，对噪声和异常值进行过滤和修复，从而提高数据的质量和可靠性。

图像生成和恢复：通过训练自编码器，可以生成新的图像样本或者恢复损坏的图像数据，有助于图像处理和重建。

特征变换和重构：自编码器可以学习输入数据的变换和重构方式，实现特征的变换和重构，有助于数据处理和优化。

无监督学习：自编码器是一种无监督学习方法，可以在没有标注数据的情况下进行特征学习和模式识别，有助于挖掘数据潜在的模式和规律。

数据压缩和传输：自编码器可以实现输入数据的压缩和解压缩，有助于数据的存储和传输，提高数据的效率和速度。

总的来说，自编码器在深度学习中有很多用途，可以应用于数据处理、图像生成、特征提取等多个领域，是一种功能强大的神经网络模型。