Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Factorización de Matrices Jerárquica
Técnica de descomposición matricial que captura estructuras de datos a múltiples niveles de abstracción, organizando los factores según una jerarquía para modelar relaciones complejas.
Descomposición en Valores Singulares Jerárquica (HSVD)
Extensión de la SVD tradicional que opera sobre estructuras de datos jerárquicas, produciendo vectores singulares organizados en árbol para representar las dependencias multi-escala.
Factorización en Matrices No Negativas Jerárquica (HNMF)
Variante de la NMF que impone una restricción de no negatividad mientras descubre una estructura jerárquica en los factores, utilizada frecuentemente para el análisis de tópicos con relaciones de subtemas.
Árbol de Factores
Estructura de datos arbórea donde cada nodo representa un factor latente, y las relaciones padre-hijo codifican dependencias jerárquicas entre los conceptos subyacentes de los datos.
Matriz de Núcleo Jerárquico
Matriz de similitud construida integrando relaciones jerárquicas entre las instancias, donde la similitud se calcula teniendo en cuenta los caminos en la jerarquía.
Aprendizaje de Representaciones Multi-Escala
Proceso de aprendizaje simultáneo de vectores latentes a diferentes granularidades, desde lo más general hasta lo más específico, para capturar la información a múltiples niveles de detalle.
Regularización Jerárquica
Término de penalización añadido a la función de pérdida para incentivar a los factores a seguir una estructura jerárquica predefinida o aprendida, favoreciendo la coherencia entre los niveles.
Factorización de Tensores Jerárquica
Generalización de la factorización de matrices a tensores (arreglos multidimensionales) que respeta y revela las estructuras jerárquicas inherentes a los datos multi-ejes.
Agrupamiento Jerárquico Matricial
Método que combina la factorización de matrices con el agrupamiento jerárquico, donde los factores latentes se utilizan para definir los clusters en cada nivel de la jerarquía.
Modelo de Mezcla Jerárquica
Tipo de modelo de mezcla donde los componentes de la mezcla están organizados de manera jerárquica, permitiendo un modelado más fino de las subpoblaciones dentro de grupos más amplios.
Profundidad de Factorización
Parámetro que define el número de niveles en la jerarquía de factores, controlando la granularidad de la representación y la capacidad del modelo para capturar estructuras anidadas.
Propagación de Factores
Mecanismo mediante el cual la información o las restricciones se transmiten a lo largo de la jerarquía de factores, típicamente desde los nodos padres hacia los nodos hijos para garantizar la coherencia.
Matriz de Incidencia Jerárquica
Matriz binaria que codifica las relaciones de pertenencia entre los elementos y los diferentes niveles de la jerarquía, utilizada para vincular los factores entre las capas.
Factorización en Componentes Jerárquicos (HCF)
Método que descompone una matriz en un conjunto de componentes (factores) organizados jerárquicamente, donde cada componente captura una parte de la varianza en un nivel de abstracción específico.
Modelo Bayesiano Jerárquico para la Factorización
Marco probabilístico que utiliza a priori jerárquicos sobre los factores latentes, permitiendo inferir tanto los factores como la estructura jerárquica subyacente de manera rigurosa.
Agregación de Factores por Nivel
Operación que combina los factores de un nivel dado de la jerarquía para producir una representación consolidada, frecuentemente mediante una suma ponderada o un promedio.
Descenso de Gradiente Jerárquico
Algoritmo de optimización que actualiza los parámetros del modelo respetando la estructura jerárquica, propagando los gradientes desde la cima hacia la base del árbol de factores.