Sí.
En la arquitectura de cuello de botella [1] estás más interesado en las capas ocultas que en la salida. En resumen, lo entrena para producir una salida que es igual a la entrada.
Esto suena demasiado fácil, pero coloca menos neuronas en la capa oculta que en las capas de entrada y salida, lo que significa que la red debe aprender a “comprimir” la entrada de alguna manera y luego “descomprimirla” en la capa de salida. Esto no solo realiza la compresión de archivos zip y compresión JPEG, sino que también se puede utilizar como una forma de extraer las características más destacadas de la entrada, al inspeccionar la capa oculta.
Otro ejemplo es la dinámica interna de la retroalimentación en el estado del eco o en las redes de yacimientos, que puede decirle algo sobre la dinámica en el sistema en estudio.
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[1] Compresión de imagen usando Backprop
