Autoencoders: codificación y reconstrucción de datos, reducción de dimensionalidad
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Fecha
Autores
Sánchez-Sánchez, Paola Andrea
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Editor
Facultad de Ingenierías
Universidad Simón Bolívar
Universidad Simón Bolívar
Resumen
Documento que desarrolla los fundamentos de los Autoencoders, describiendo su arquitectura, proceso de entrenamiento y aplicaciones en reconstrucción de datos, reducción de dimensionalidad, eliminación de ruido y aprendizaje de representaciones latentes.
Descripción
Palabras clave
Autoencoders, Reducción de dimensionalidad, Reconstrucción de datos, Aprendizaje no supervisado, Representaciones latentes, Deep Learning, Redes neuronales, Codificación, Decodificación, IA
