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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Cuantificación consciente de la distribución

Técnica de cuantificación que adapta los niveles de cuantificación en función de la distribución estadística específica de los pesos de la red neuronal para minimizar la pérdida de información.

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Distribución estadística de pesos

Análisis de la distribución probabilística de los pesos en un modelo de IA, esencial para optimizar la estrategia de cuantificación adaptativa.

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Cuantificación no uniforme

Método de cuantificación que utiliza intervalos de tamaños variables para representar mejor las regiones de alta densidad de la distribución de pesos.

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Cuantificación consciente de la curtosis

Enfoque de cuantificación que considera la curtosis de la distribución de pesos para optimizar la asignación de bits de cuantificación.

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Cuantificación optimizada por asimetría

Técnica que adapta la estrategia de cuantificación en función de la asimetría de la distribución de pesos del modelo.

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Cuantificación basada en percentiles

Método que utiliza los percentiles de la distribución de pesos para definir los límites de cuantificación óptimos.

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Calibración del rango dinámico

Proceso de ajuste del rango de cuantificación basado en las características estadísticas de la distribución de las activaciones.

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Cuantificación de mezcla gaussiana

Técnica que modela la distribución de pesos como una mezcla de gaussianas para optimizar la estrategia de cuantificación.

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Cuantización de distribución de cola pesada

Método especializado para cuantificar eficientemente las distribuciones que presentan colas pesadas características de las redes profundas.

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Cuantización restringida por entropía

Enfoque que optimiza la cuantización bajo una restricción de entropía para preservar las características estadísticas de la distribución original.

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Cuantización adaptativa a la varianza

Técnica que ajusta dinámicamente los parámetros de cuantización según la varianza local de los pesos en diferentes capas.

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Cuantización basada en momentos

Método que utiliza los momentos estadísticos (media, varianza, asimetría, curtosis) para optimizar la estrategia de cuantización.

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Cuantización probabilística

Enfoque estocástico de cuantización que preserva las propiedades estadísticas de la distribución de pesos original.

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Análisis de distribución por capas

Análisis individual de las distribuciones de pesos por capa para una cuantización optimizada y adaptativa.

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Cuantización de emparejamiento de distribución

Técnica que busca minimizar la divergencia entre la distribución cuantificada y la distribución original de los pesos.

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Cuantización consciente de valores atípicos

Método que identifica y trata específicamente los valores extremos en la distribución para una cuantificación robusta.

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Asignación adaptativa de bits

Estrategia que distribuye los bits de cuantificación de forma desigual según la complejidad de la distribución en diferentes regiones.

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Cuantización por divergencia KL

Optimización de la cuantificación minimizando la divergencia de Kullback-Leibler entre las distribuciones original y cuantificada.

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