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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Transformación Estocástica

Proceso matemático que aplica transformaciones aleatorias progresivas a los datos, permitiendo una transición controlada entre distribuciones probabilísticas en el espacio latente.

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Modelo de Puntuación

Arquitectura de red neuronal que aprende a predecir el gradiente del campo potencial de log-probabilidad, utilizada para invertir los procesos de difusión estocástica.

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Proceso de Difusión Inversa

Fase regresiva que aprende a eliminar ruido iterativamente de los datos, reconstruyendo la muestra original a partir del ruido utilizando los gradientes de puntuación estimados.

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Ecuación de Fokker-Planck

Ecuación en derivadas parciales que describe la evolución temporal de la densidad de probabilidad en los procesos de difusión, vinculando directamente la EDS con la dinámica distribucional.

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Proceso de Ornstein-Uhlenbeck

Proceso estocástico estacionario con reversión a la media, fundamentalmente utilizado en los modelos de difusión para controlar la dinámica de adición y eliminación de ruido.

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Tasa de Difusión

Parámetro escalar que controla la intensidad del ruido añadido en cada paso temporal, determinando la velocidad y estabilidad de la transformación estocástica.

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Cadena de Markov Continua

Proceso estocástico en tiempo continuo donde los estados futuros dependen únicamente del estado presente, proporcionando el fundamento matemático de los modelos de difusión diferenciales.

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Función de Puntuación

Gradiente del logaritmo de la densidad de probabilidad con respecto a los datos, apuntando hacia las regiones de alta densidad y guiando la deconstrucción del ruido en los modelos generativos.

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Tiempo de Difusión Continuo

Parámetro real positivo normalizado en [0,1] que representa la evolución continua del proceso estocástico, permitiendo una formulación diferencial unificada.

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Gradientes de Puntuación Estimados

Aproximaciones numéricas de los gradientes de log-verosimilitud calculadas por redes neuronales, reemplazando los gradientes analíticos inaccesibles en distribuciones complejas.

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