Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Máquina de Boltzmann
Red neuronal estocástica no dirigida compuesta por neuronas binarias interconectadas, utilizada para modelar la distribución de probabilidad de los datos de entrada y aprender representaciones internas.
Red de Boltzmann Restringida
Versión simplificada de la Máquina de Boltzmann donde las conexiones solo existen entre las capas de neuronas visibles y ocultas, pero no dentro de cada capa.
Energía libre
Función matemática que cuantifica la energía de un estado particular en una Máquina de Boltzmann, utilizada para calcular la probabilidad de cada configuración de la red.
Unidades visibles
Neuronas de una Máquina de Boltzmann que corresponden directamente a las variables observadas en los datos de entrada y sirven como interfaz con el mundo exterior.
Unidades ocultas
Neuronas internas de una Máquina de Boltzmann que capturan las dependencias estadísticas complejas entre las unidades visibles y permiten el aprendizaje de representaciones abstractas.
Distribución de Boltzmann
Distribución de probabilidad exponencial que describe el estado de equilibrio termodinámico de un sistema, sobre la cual se basa la formulación matemática de las Máquinas de Boltzmann.
Máquina de Boltzmann Profunda
Arquitectura extendida de Máquinas de Boltzmann con múltiples capas ocultas, que permite el aprendizaje jerárquico de representaciones cada vez más abstractas.
Divergencia Contrastiva Persistente
Variante de la Divergencia Contrastiva donde la cadena de Markov no se reinicializa entre iteraciones, mejorando la calidad del muestreo y la convergencia del entrenamiento.
Estado termodinámico
Configuración específica de las activaciones de todas las neuronas en una Máquina de Boltzmann, caracterizada por su nivel de energía según la función de energía de la red.
Temperatura RBM
Parámetro que controla el nivel de estocasticidad en la activación de las neuronas, influyendo en la exploración del espacio de estados y la capacidad de la red para modelar los datos.
Pesos sinápticos
Parámetros de una Máquina de Boltzmann que cuantifican la fuerza y el signo de las conexiones entre las neuronas, optimizados durante el entrenamiento para minimizar la energía de las configuraciones probables.
Sesgo neuronal
Parámetros individuales agregados a cada neurona en una Máquina de Boltzmann, modificando su probabilidad de activación independientemente de sus conexiones con las otras neuronas.
Modelo generativo estocástico
Clase de modelos de los que las Máquinas de Boltzmann forman parte, capaces de generar nuevos datos muestreando a partir de la distribución de probabilidad aprendida.
Aprendizaje no supervisado
Paradigma de entrenamiento donde las Máquinas de Boltzmann aprenden la estructura inherente de los datos sin etiquetas, maximizando la verosimilitud de los datos de entrenamiento.