Descripción: Los autoencoders apilados son un tipo de red neuronal que consiste en múltiples capas de autoencoders, donde cada capa se entrena para aprender una representación más abstracta de los datos de entrada. Un autoencoder es una red neuronal diseñada para aprender una representación comprimida de los datos, pasando por un proceso de codificación y decodificación. En el caso de los autoencoders apilados, cada autoencoder en la pila se entrena de manera secuencial, utilizando la salida de la capa anterior como entrada para la siguiente. Esta arquitectura permite la extracción de características jerárquicas, donde las capas más profundas pueden capturar patrones más complejos y abstractos. Los autoencoders apilados son especialmente útiles en tareas de reducción de dimensionalidad, ya que pueden transformar datos de alta dimensión en representaciones más compactas, preservando la información relevante. Además, son una herramienta valiosa en el aprendizaje no supervisado, ya que no requieren etiquetas para entrenarse, lo que los hace aplicables en una amplia gama de dominios, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural.
Historia: Los autoencoders fueron introducidos en la década de 1980, pero su popularidad creció significativamente a partir de 2006, cuando Geoffrey Hinton y sus colegas publicaron un artículo sobre el aprendizaje profundo y el preentrenamiento de redes neuronales. Hinton demostró que los autoencoders apilados podían ser utilizados para inicializar redes neuronales profundas, lo que facilitaba el entrenamiento de modelos más complejos. Desde entonces, los autoencoders apilados han evolucionado y se han integrado en diversas arquitecturas de aprendizaje profundo.
Usos: Los autoencoders apilados se utilizan principalmente en la reducción de dimensionalidad, la extracción de características y el preentrenamiento de redes neuronales profundas. También son aplicables en la detección de anomalías, donde pueden aprender a reconstruir datos normales y, por lo tanto, identificar desviaciones. Además, se utilizan en la compresión de datos y en la generación de nuevas muestras a partir de representaciones latentes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de autoencoders apilados es su uso en la compresión de imágenes, donde pueden reducir el tamaño de los archivos manteniendo la calidad visual. Otro caso es en el procesamiento de texto, donde se pueden utilizar para aprender representaciones de palabras o frases que capturan su significado semántico. También se han utilizado en sistemas de recomendación para aprender características de usuarios y productos.
