{"id":3296,"date":"2025-10-06T16:10:06","date_gmt":"2025-10-06T14:10:06","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/autoencoders-que-son-y-como-funcionan\/"},"modified":"2025-10-07T14:51:49","modified_gmt":"2025-10-07T12:51:49","slug":"autoencoders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/autoencoders","title":{"rendered":"Autoencoders: what are they and how do they work?"},"content":{"rendered":"

En t\u00e9rminos generales, un autocodificador<\/strong>, o autoencoder<\/strong>, consiste en una arquitectura de red neuronal que comprime o codifica los datos de entrada, con el objetivo de reducir sus caracter\u00edsticas esenciales. Despu\u00e9s, lleva a cabo el proceso de descodificaci\u00f3n<\/strong> a partir de la versi\u00f3n comprimida de la entrada original, es decir, la decodifica.<\/p>\n

De aqu\u00ed se desprende que los autoencoders<\/strong> funciona mediante un aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado. Y es que se entrenan descubriendo variables latentes de los datos de entrada, que vienen a ser variables ocultas que contienen informaci\u00f3n fundamental sobre c\u00f3mo se distribuyen los datos. En su conjunto, las variables latentes se consideran un espacio latente.<\/p>\n

As\u00ed, lo que hacen los autoencoders<\/strong> es aprender qu\u00e9 variables latentes puede utilizar para reconstruir con mayor precisi\u00f3n los datos originales- \u00bfY para qu\u00e9 se usan estos autocodificadores<\/strong>? PAra tareas como la compresi\u00f3n de datos<\/strong>, la eliminaci\u00f3n de ruido en im\u00e1genes, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y el reconocimiento facial. Ahora, nos toca profundizar en el concepto de autoencoders<\/strong> y descubrir todos sus secretos.<\/p>\n

Are you ready? Let's get started!<\/p>\n

Diferencias entre los autoencoders y los codificadores-decodificadores<\/strong><\/h2>\n

El concepto de autoencoders<\/strong> encierra en s\u00ed la presencia de un codificador y un decodificador, pero eso no quiere decir que no todos los modelos de codificador-decodificador son autocodificadores<\/strong>. Para entenderlo mejor, debes saber que estos modelos extraen las caracter\u00edsticas clave de los datos de entrada y luego devuelven un resultado distinto al original. Esto ocurre porque se someten a un aprendizaje supervisado.<\/p>\n

Si lo explicamos mejor, puedes imaginarte a la red codificadora extrayendo datos de caracter\u00edsticas de una imagen para hacer una clasificaci\u00f3n sem\u00e1ntica de los distintos p\u00edxeles. Despu\u00e9s, con esa clasificaci\u00f3n sem\u00e1ntica de los p\u00edxeles, la red decodificadora construye m\u00e1scaras de segmentaci\u00f3n para cada regi\u00f3n de la imagen. As\u00ed, estos sistemas codificadores-decodificadores trabajan para etiquetas con \u00e9xito los p\u00edxeles seg\u00fan su clase sem\u00e1ntica.<\/p>\n

Por otro lado, debes entender que su entrenamiento se basa en un aprendizaje supervisado. Esto quiere decir que bebe de un conjunto de im\u00e1genes que previamente han sido etiquetadas por expertos humanos. Aqu\u00ed se encuentra la principal diferencia con los autoencoders<\/strong>, ya que, estos \u00faltimos, se entrenan a trav\u00e9s de un aprendizaje no supervisado con el objetivo de reconstruir sus propios datos de la entrada-<\/p>\n

The autocodificadores<\/strong> detectan y etiquetan datos en patrones ocultos, que no han sido demostrados en un entrenamiento previo. Sin embargo, estos autoencoders<\/strong> tambi\u00e9n cuentan con una verdad-terreno para medir su resultado: la entrada original. Por ello, ser\u00eda m\u00e1s correcto decir que se basan en un aprendizaje autosupervisado.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionan los autocodificadores?<\/strong><\/h2>\n

Para entender el funcionamiento de los autoencoders<\/strong> tenemos que tener en cuenta tres elementos: el codificador, el cuello de botella o c\u00f3digo y el decodificador. El codificador extrae los datos importantes de la entrada original y deja pasar por el cuello de botella la informaci\u00f3n esencial. Despu\u00e9s, el decodificador debe analizar todo y reconstruir con precisi\u00f3n la entrada original.<\/p>\n

As\u00ed, vamos a profundizar en estos elementos clave de los autoencoders<\/strong>:<\/p>\n

Codificador<\/strong><\/h3>\n

Como venimos diciendo, esta parte se encarga de realizar una representaci\u00f3n comprimida de los datos de entrada. Para ello, reduce la dimensionalidad, es decir, que se centra en las capas ocultas de las redes neuronales. \u00bfPor qu\u00e9? Porque contienen un n\u00famero progresivamente menor de nodos que la capa de entrada. As\u00ed, estruja todos los datos para que quepan en menos dimensiones.<\/p>\n

Cuello de botella o c\u00f3digo<\/strong><\/h3>\n

Se erige como la capa de salida de la red codificadora y la capa de entrada de la red decodificadora.<\/p>\n

Decodificador<\/strong><\/h3>\n

Aqu\u00ed se encuentran capas ocultas con un n\u00famero progresivamente mayor de nodos que se encargar de descomprimir la versi\u00f3n de los datos de entrada que le aporta el codificador. \u00bfC\u00f3mo lo hace? Ya hemos visto que se compara con la verdad-terreno, es decir, la entrada original. As\u00ed, la diferencia entre la salida y la verdad-terreno se llama error de reconstrucci\u00f3n.<\/p>\n

Para terminar de entender el funcionamiento de los autocodificadores<\/strong>, vamos a enumerar los hiperpar\u00e1metros que pueden incluir:<\/p>\n

    \n
  • Tama\u00f1o del c\u00f3digo: nos referimos al tama\u00f1o del cuello de botella. Y es que determina el nivel de codificaci\u00f3n que se llevar\u00e1 a cabo.<\/li>\n
  • N\u00famero de capas: los codificadores y decodificadores se componen de capas. As\u00ed, a mayor profundidad, mayor complejidad. Si se decide por implementar una menor profundidad, se obtendr\u00e1 una mayor velocidad de procesamiento.<\/li>\n
  • N\u00famero de nodos por capas: por norma general, tienes que saber que el n\u00famero de nodos va disminuyendo en cada capa del codificador, llegando a su m\u00ednimo en el cuello de botella. Despu\u00e9s, aumenta en cada capa del decodificador.<\/li>\n
  • Funci\u00f3n perdida: este hiperpar\u00e1metro se utiliza para optimizar los pesos del modelo, a trav\u00e9s de un descenso de gradiente durante la retropropagaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

    Autocodificadores incompletos<\/strong><\/h2>\n

    The autocodificadores<\/strong> incompletos se caracterizan porque reduce la dimensionalidad, es decir, que sus capas ocultas contienen menos nodos que las capas de entrada y salida, adem\u00e1s de que la capacidad del cuello de botella es fija.<\/p>\n

    Estos autocodificadores<\/strong> incompletos se consideran poco flexibles y con una capacidad limitada, puesto que no se ajusta en exceso a sus datos de entrenamiento. Aprenden la funci\u00f3n de identidad entre la entrada y la salida, minimizando la p\u00e9rdida de reconstrucci\u00f3n.<\/p>\n

    Autocodificadores regularizados<\/strong><\/h2>\n

    Estos autocodificadores<\/strong> consiguen solucionar las deficiencias de los autoencoders<\/strong> incompletos introduciendo la regularizaci\u00f3n: Este concepto en la introducci\u00f3n de t\u00e9cnicas que cambian la forma en que se calcula el error de reconstrucci\u00f3n. Adem\u00e1s, la regularizaci\u00f3n hace que el autocodificador<\/strong> aprenda nuevas funciones \u00fatiles.<\/p>\n

    Autocodificadores dispersos<\/strong><\/h3>\n

    Estos autoencoders<\/strong> dispersos (SAE) trabajan bajo el principio de dispersi\u00f3n, que se trata de reducir el n\u00famero de nodos en cada capa oculta, lo que nos devuelve un cuello de botella con un menor n\u00famero de nodos que se activan al mismo tiempo.<\/p>\n

    Para entender bien la diferencia, tenemos que pensar que un autocodificador<\/strong> incompleto est\u00e1ndar usa todas sus redes neuronales en cada observaci\u00f3n, mientras que los autoencoders<\/strong> con una funci\u00f3n de dispersi\u00f3n se castigan por cada neurona que se haya activado por encima de un determinado umbral. As\u00ed, con estos autocodificadores<\/strong> no tenemos riesgo de sobreajuste.<\/p>\n

    Autocodificadores contractivos<\/strong><\/h3>\n

    Al igual que en el anterior caso, lo que buscan estos autocodificadores<\/strong> es reducir el sobreajuste y capturar con una mayor eficacia la informaci\u00f3n esencial. \u00bfC\u00f3mo lo hace? Penalizando a la red por cambiar la salida por unos cambios m\u00ednimos en la entrada<\/p>\n

    Autocodificadores de eliminaci\u00f3n de ruido<\/strong><\/h3>\n

    Estos autocodificadores<\/strong> de eliminaci\u00f3n de ruido tienen una peculiaridad: no tienen unos datos reales de entrada. Es decir, se introducen datos corruptos con el fin de que se restaure la entrada original eliminado la informaci\u00f3n in\u00fatil. En este caso, el error de reconstrucci\u00f3n se mide en base a la imagen original, no a la imagen con los datos corruptos.<\/p>\n

    Autocodificadores variacionales<\/h2>\n

    The autocodificadores variacionales<\/strong> cuentan con la singularidad de que utilizan datos de entrada parecidos a los originales. \u00bfParecidos? As\u00ed es, puesto que utilizan una representaci\u00f3n compacta y probabil\u00edstica. Estos VAE modelan las entradas como distribuciones estad\u00edsticas, lo que les permite generar datos completamente nuevos que conservan las caracter\u00edsticas principales del conjunto original.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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