ジェフリー・ヒントンが考案した。入力層に近い層から順番に学習させるという逐次的な方法。
積層オートエンコーダ（stacked autoencoder）はオートエンコーダの隠れ層を増やしたものです。当時は、ディープニューラルネットワークを一気に訓練する手法が確立されておらず、2006年にジェフリー・ヒントンが隠れ層を一つ一つ積み重ねながら順番に訓練していく手法を発案しました。これを事前学習（pretraining）と呼びます。
まず、隠れ層が１つの状態でオートエンコーダを学習させます。次に、隠れ層の値を入力としたオートエンコーダを学習させることで次元圧縮がさらに進みます。これを何層か繰り返すことで特徴量を抽出するためのディープニューラルネットワークの学習が可能となりました。
