Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Autoencoder
Red neuronal no supervizada compuesta por un codificador y un decodificador que aprende a comprimir y reconstruir eficientemente los datos de entrada.
Codificador
Parte del autoencoder responsable de comprimir los datos de entrada en una representación de dimensión reducida en el espacio latente.
Decodificador
Componente del autoencoder que reconstruye los datos originales a partir de su representación comprimida en el espacio latente.
Espacio latente
Representación de baja dimensión donde se almacenan los datos comprimidos por el codificador, capturando las características esenciales de los datos de entrada.
Cuello de botella
Capa intermedia de dimensión mínima en un autoencoder que fuerza la compresión de la información y previene la copia directa.
Autoencoder variacional
Tipo de autoencoder generativo que aprende una distribución probabilística en el espacio latente en lugar de una representación determinista.
Autoencoder de eliminación de ruido
Variante de autoencoder entrenada para reconstruir datos limpios a partir de entradas corruptas por ruido aleatorio.
Autoencoder convolucional
Autoencoder que utiliza capas de convolución, particularmente eficiente para el procesamiento de imágenes y datos espaciales.
Autoencoder disperso
Autoencoder que incluye una restricción de dispersión para forzar la activación de solo algunas neuronas en la capa oculta.
Autoencoder contráctil
Autoencoder que añade una penalización sobre la sensibilidad de la representación a pequeñas variaciones de la entrada para mejorar la robustez.
Pérdida de reconstrucción
Función de costo que mide la diferencia entre los datos de entrada originales y su reconstrucción por el autoencoder.
Autoencoder profundo
Arquitectura de autoencoder con múltiples capas ocultas que permite aprender jerarquías de características complejas.
Autoencoder con memoria
Autoencoder que integra un mecanismo de memoria externa para almacenar y recuperar prototipos de representaciones aprendidas.
Autoencoder adversario
Combinación de un autoencoder con una red discriminadora para forzar que el espacio latente siga una distribución específica.
Desviación de reconstrucción
Métrica cuantitativa que mide la capacidad de un autoencoder para reconstruir fielmente los datos de entrada originales.
Sobreaprendizaje del autoencoder
Fenómeno donde el autoencoder memoriza los datos de entrenamiento en lugar de aprender representaciones generalizables.
Autoencoder recursivo
Autoencoder que procesa estructuras jerárquicas como los árboles sintácticos aplicando recursivamente la codificación.
Autoencoder híbrido
Arquitectura que combina varios tipos de autoencoders o integra otros modelos de deep learning para mejorar el rendimiento.
Desenredado de factores
Objetivo avanzado de los autoencoders que busca separar los factores de variación independientes en el espacio latente.
Autoencoder transformer
Autoencoder basado en la arquitectura transformer que utiliza mecanismos de atención para procesar datos secuenciales.