Descripción: Un autoencoder escaso es un tipo de red neuronal que se utiliza en el aprendizaje profundo para aprender representaciones eficientes de los datos de entrada mediante la imposición de restricciones de escasez. A diferencia de los autoencoders tradicionales, que pueden aprender representaciones densas y, a menudo, redundantes, los autoencoders escasos están diseñados para generar representaciones que son más compactas y que capturan las características más relevantes de los datos. Esto se logra a través de técnicas como la regularización L1, que penaliza la complejidad del modelo y fomenta la creación de representaciones donde solo un pequeño número de características son activas. Esta propiedad de escasez es especialmente útil en situaciones donde se desea reducir la dimensionalidad de los datos o cuando se busca mejorar la interpretabilidad de los modelos. Además, los autoencoders escasos son eficaces en la detección de anomalías, ya que pueden identificar patrones inusuales al comparar las representaciones escasas de los datos normales con las de los datos anómalos. En resumen, los autoencoders escasos son herramientas poderosas en el aprendizaje profundo que permiten la extracción de características significativas de manera eficiente y efectiva.
