Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Autoencoder Variacional (VAE)
Arquitectura de red neuronal generativa que aprende una representación latente probabilística de los datos de entrada, permitiendo la generación de nuevas muestras mediante muestreo de este espacio latente.
Límite Inferior Evidente (ELBO)
Objetivo de maximización en los VAE, que representa el límite inferior de la log-verosimilitud marginal de los datos, equilibrando reconstrucción y regularización del espacio latente.
Posterior Aproximado (q(z|x))
Distribución parametrizada por el codificador que aproxima la verdadera distribución posterior de las variables latentes condicionadas a los datos de entrada en el marco de los VAE.
Colapso Posterior
Problema en los VAE donde la distribución latente aprendida se vuelve idéntica a la distribución a priori, haciendo inútil al codificador y generando muestras de baja calidad.
Distribución A Priori (p(z))
Distribución de probabilidad elegida para las variables latentes en los VAE, típicamente una gaussiana estándar N(0, I), que sirve como regularizador para el espacio latente.
Autoencoder Deconvolucional
Variante de VAE que utiliza capas de deconvolución en el decodificador para generar datos estructurados como imágenes, preservando mejor las relaciones espaciales.
Desenredado de Factores
Propiedad deseada donde cada dimensión del espacio latente de un VAE captura un factor de variación semánticamente independiente en los datos generados.
Jerarquía de Variables Latentes
Arquitectura VAE avanzada que utiliza múltiples niveles de variables latentes para capturar características a diferentes escalas de abstracción en los datos.
Flujo Normalizador en los VAE
Integración de transformaciones de flujo normalizador para aumentar la flexibilidad de la distribución previa o del posterior aproximado, mejorando la calidad generativa de los VAE.