Definición de autoencoder (autocodificador)
Autoencoder o autocodificador es un tipo de red neuronal artificial usado para aprender codificaciones de datos de forma no supervisada.
El objetivo de un autoencoder es aprender una representación (codificación) para un conjunto de datos, generalmente con el propósito de reducir la dimensionalidad.
Recientemente, el concepto de autoencoder se ha utilizado más ampliamente para aprender modelos generativos de datos.
Algunas de las inteligencias artificiales más poderosas en la década de 2010 han involucrado autoencoders dispersos apilados dentro de redes neuronales profundas.
Los autoencoders tienen ciertas similitudes con los procesos de PCA, es decir de reducción de dimensiones, la gran ventaja de los autoencoders con respecto a PCA es que no están limitados a funciones lineales y hacen un buen trabajo reduciendo dimensiones en casos no lineales.
Además, los autoencoders también se utilizan en tareas de reconstrucción de imágenes y eliminación de ruido en imágenes y señales.
El funcionamiento de un autoencoder es sencillo, consta de dos partes, el codificador y el decodificador. El codificador toma el input y lo transforma en una representación de menor dimensión, mientras que el decodificador toma la representación y la transforma de nuevo al input original.
Para entrenar un autoencoder, se utiliza la función de pérdida de reconstrucción, que mide la diferencia entre el input original y el input reconstruido por el autoencoder.
En resumen, los autoencoders son una herramienta útil y versátil en el ámbito de la inteligencia artificial, utilizados para la reducción de dimensiones, reconstrucción de imágenes y modelos generativos de datos.
Resumen: autoencoder
Autoencoder es una red neuronal que aprende a codificar datos sin supervisión, con el objetivo de reducir la dimensionalidad. Se utiliza también para aprender modelos generativos de datos. A diferencia del PCA, puede trabajar con funciones no lineales.
¿Cuál es el objetivo de un autoencoder?
El objetivo de un autoencoder es aprender una representación o codificación para un conjunto de datos, con el propósito de reducir su dimensionalidad.
¿Qué es un autoencoder disperso en una red neuronal?
Un autoencoder disperso es aquel que utiliza una técnica de aprendizaje llamada "sparse coding" para aprender una representación eficiente de los datos en una red neuronal profunda.
¿Cuál es la ventaja de los autoencoders sobre PCA en la reducción de dimensiones?
La ventaja de los autoencoders sobre PCA es que no están limitados a funciones lineales, lo que les permite trabajar de manera efectiva en casos no lineales al reducir dimensiones de los datos.
¿Cuál es una aplicación común de los autoencoders?
Una aplicación común de los autoencoders es el aprendizaje de modelos generativos de datos, donde se utilizan para reconstruir información perdida o incompleta en un conjunto de datos.
¿Cómo se utiliza un autoencoder en una red neuronal profunda?
Un autoencoder puede ser apilado dentro de una red neuronal profunda, donde se utiliza para aprender codificaciones y generar representaciones compactas de los datos en cada capa oculta.
¿Cuál es la función de los autoencoders en el aprendizaje no supervisado?
Los autoencoders son utilizados en el aprendizaje no supervisado para aprender patrones subyacentes en los datos sin la necesidad de etiquetas o información de salida previa. Esto los hace útiles para realizar tareas de preprocesamiento y extracción de características en conjuntos de datos sin supervisión.
Tipos de autoencoder
- Denoising autoencoder (DEA)
- Sparse autoencoder
- Variational autoencoder (VAE)
- Contractive autoencoder (CAE)
Terminología relacionada
• Denoising Autoencoder
• Red neuronal artificial
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 17-06-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de autoencoder. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/autoencoder.php
