- kirish va chiqish vektorlari bir xil bo'lgan neyron tarmoqlarning turlari. Bu assotsiativ jarayonni simulyatsiya qilish va o'rganish uchun ishlatiladigan neyron tarmoqlarning maxsus turlari. Ushbu arxitekturadagi assotsiatsiya og'irlikdagi ulanishlar orqali bog'langan birliklar deb ataladigan oddiy ishlov berish elementlari to'plamining ko'rsatmalaridan kelib chiqadi. Saqlangan vektor, agar kirish unga o'xshash bo'lsa, buzilgan yoki shovqinli vektordan olinishi mumkin. Avtomatik assotsiativ neyron tarmoqlari, ya'ni avtoassotsiativ neyron tarmoqlari (AANN) xususan ko'plab ma'lumotlarni sinash va shu ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri tanib olish uchun ishlatiladigan bir tur neyron tarmoqdir. Bu tarmoqda odatda bir yoki bir nechta neyronlar sotib olingan ma'lumotlarni qaytarish va aniqlovchi (reconstruction) maqsadida o'rganilgan bo'ladi.
Ma'lumotlarni tozalash (denoising): AANN'lar ma'lumotlarni tozalashda qo'llaniladi, yani o'ziga o'xshash ma'lumotlarni tozalamaydigan tomonlardan kelgan ma'lumotlarni tekshiradi va tozalashni o'tkazadi.
Ma'lumotlarni qisqa yozib olish (dimensionality reduction): AANN'lar ma'lumotlarni katta ko'p o'lchamdagi to'plamlardan yozib olishda qo'llaniladi. Bunday holatda AANN ma'lumotlarning muhim xususiyatlarini saqlash imkonini beradi, lekin o'lchami kamayadi.
Ma'lumotlarni tanish (pattern recognition): AANN'lar sinash uchun o'rgatilgan ma'lumotlarni kiritadi va ularga mos keladigan ma'lumotni aniqlash uchun sinash amalga oshiradi.
Avtomatik assotsiativ neyron tarmoqlari, xususan, avtomatik sinash uchun foydalaniladi va tasavvur qilingan rasmlarni o'rganish va sinashda katta foydali bo'ladi.
