Autoencoders and Representation Learning in Vision

Autoencoders são redes neurais que comprimem dados em um espaço de menor dimensão e os reconstroem, aprendendo estruturas não lineares ao contrário do PCA linear. Seu design de dois estágios inclui um codificador que projeta dados de entrada em um espaço latente para extrair características informativas.