Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Desenmarañamiento de factores
Propiedad donde cada dimensión del espacio latente captura una única característica interpretable e independiente de los datos, permitiendo un control granular de la generación.
Capacidad del codificador
Cantidad de información que el codificador puede transmitir al espacio latente, controlada indirectamente por el parámetro beta para evitar el sobreajuste.
Distribución posterior variacional
Aproximación paramétrica de la verdadera distribución posterior, típicamente modelada como una gaussiana diagonal cuyos parámetros son aprendidos por el codificador.
Factores de variación latentes
Dimensiones independientes del espacio latente que corresponden a los atributos fundamentales subyacentes que generaron los datos observados.
Prior isotrópico
Distribución a priori gaussiana estándar (media cero, varianza unitaria) utilizada en los VAE para regularizar el espacio latente y facilitar el muestreo.
Recocido de beta
Estrategia de entrenamiento que varía progresivamente el parámetro beta desde un valor inicial bajo hacia su valor objetivo para mejorar la convergencia y el desenmarañamiento.
Coeficiente de desenmarañamiento
Métrica cuantitativa que evalúa el grado en que cada dimensión latente captura un factor de variación único e independiente en las representaciones aprendidas.
Codificación variacional amortizada
Proceso donde la inferencia variacional es realizada por una red neuronal que aprende a mapear directamente los datos a los parámetros de la distribución posterior.
Reconstrucción controlada
Capacidad del Beta-VAE para reconstruir fielmente los datos mientras mantiene una estructura latente desenredada gracias al compromiso regulado por el parámetro beta.
Compromiso sesgo-varianza latente
Compromiso fundamental en los Beta-VAE entre la capacidad del espacio latente (varianza) y la restricción de regularización (sesgo) hacia una distribución simple.
Generación condicional latente
Proceso de generación de nuevos datos manipulando selectivamente las dimensiones del espacio latente desenredado para controlar los atributos deseados.