Descripción: Un autoencoder de desruido es un tipo de red neuronal que se utiliza para aprender a reconstruir una entrada limpia a partir de una versión corrupta de la misma. Este proceso implica la introducción de ruido en los datos de entrada, lo que permite al modelo aprender a identificar y eliminar las perturbaciones no deseadas. La arquitectura de un autoencoder de desruido consta de dos partes principales: el codificador, que comprime la entrada en una representación de menor dimensión, y el decodificador, que reconstruye la entrada original a partir de esta representación comprimida. Este tipo de autoencoder es especialmente útil en tareas de preprocesamiento de datos, donde se busca mejorar la calidad de las entradas antes de ser utilizadas en modelos de aprendizaje automático. Además, los autoencoders de desruido son capaces de capturar características relevantes de los datos, lo que los convierte en herramientas valiosas en la reducción de dimensionalidad y la extracción de características. Su capacidad para aprender representaciones robustas a partir de datos ruidosos los hace aplicables en diversas áreas, como la visión por computadora, el procesamiento de señales y la mejora de imágenes, donde la calidad de los datos puede verse comprometida por el ruido o la distorsión.
