Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Difusión Estocástica
Proceso de generación donde cada etapa de eliminación de ruido incorpora un componente aleatorio, permitiendo explorar el espacio de soluciones posibles y generar muestras variadas a partir de una misma entrada ruidosa.
Difusión Determinista
Enfoque de eliminación de ruido donde el proceso inverso sigue una trayectoria única y predecible, frecuentemente modelado como un solucionador de EDO, eliminando toda estocasticidad para producir un resultado reproducible.
Solucionador ODE
Método numérico utilizado para resolver las ecuaciones diferenciales ordinarias que gobiernan el proceso de difusión determinista, garantizando una trayectoria de eliminación de ruido única y estable.
Muestreador de Langevin
Algoritmo estocástico de tipo MCMC que utiliza el gradiente de la log-densidad de probabilidad para realizar un paseo aleatorio, sirviendo como base para el proceso de eliminación de ruido en los modelos de difusión estocásticos.
Ruido Gaussiano Aditivo
Proceso de adición de ruido donde se añade iterativamente ruido siguiendo una distribución normal a los datos, transformando progresivamente la distribución de datos inicial en una distribución gaussiana simple.
Trayectoria de Probabilidad
Camino recorrido por la distribución de probabilidad de los datos a través del tiempo durante el proceso de difusión, desde la distribución de datos compleja hasta la distribución gaussiana objetivo.
Paso de Tiempo Continuo
Formulación donde el proceso de difusión se trata como un fenómeno continuo en el tiempo, permitiendo el uso de herramientas matemáticas como las ecuaciones diferenciales para un análisis más fino.
Proceso de Ornstein-Uhlenbeck
Proceso estocástico continuo que lleva las variables hacia su media, frecuentemente utilizado como proceso de difusión directa por su propiedad de estacionariedad y reversión a la media.
Ecuación Diferencial Estocástica (EDS)
Ecuación que describe la evolución de un sistema sometido tanto a una deriva determinista como a una difusión aleatoria, formando el marco matemático del proceso de difusión hacia adelante.
Desruido por Puntuación
Método donde el modelo predice la puntuación (gradiente del logaritmo de la densidad) en cada etapa para guiar el desruido, invirtiendo la dirección del gradiente para eliminar el ruido añadido.
Plan de Ruido
Estrategia que define la varianza del ruido gaussiano añadido en cada etapa del proceso de difusión, controlando la velocidad y naturaleza de la transición desde la distribución de datos hacia el ruido puro.
Red de Predicción de Ruido
Arquitectura de red neuronal (a menudo una U-Net) entrenada para predecir el ruido añadido a un dato en un paso de tiempo dado, permitiendo reconstruir el original mediante sustracción.
Método de Euler Estocástico
Esquema de integración numérica simple para aproximar la solución de una ecuación diferencial estocástica, utilizado en implementaciones básicas de modelos de difusión.
Cadena de Markov Continua
Proceso estocástico donde el estado futuro depende solo del estado presente y no del pasado, con tiempo continuo, modelando la transición progresiva entre estados de ruido.