Es una red neuronal utilizada para la reducción de dimensionalidad* y la generación de datos. Consiste en una arquitectura simétrica en la que la entrada y la salida son similares, y cuenta con una capa interna llamada
“código latente”. Es útil para aprender representaciones compactas de datos y para la generación de nuevos datos
similares a los de entrada.

Es un componente fundamental de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones y mejorar su rendimiento sin intervención humana explícita. Utiliza algoritmos que permiten a las máquinas reconocer patrones en datos y tomar decisiones basadas en estos patrones, mejorando su desempeño con la experiencia.

Conjunto finito de instrucciones precisas y bien definidas que describe un proceso o procedimiento para resolver un problema o llevar a cabo una tarea específica. Estas instrucciones son paso a paso y deben ser ejecutadas en un orden específico para lograr el resultado deseado.

Es un concepto amplio que implica el uso de una red neuronal para modelar la relación entre datos y etiquetas. En este contexto, la red neural es entrenada para aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas deseadas, utilizando un enfoque competitivo para mejorar la precisión de la clasificación.