Autoencoders and Representation Learning in Vision

Los autoencoders son redes neuronales que comprimen datos en un espacio de menor dimensión y los reconstruyen, aprendiendo estructuras no lineales a diferencia del PCA lineal. Su diseño de dos etapas presenta un codificador que proyecta los datos de entrada en un espacio latente para extraer características informativas.