Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Espacio Latente Estocástico
Espacio de representación de dimensión reducida donde las variables latentes siguen una distribución de probabilidad, permitiendo la generación de nuevos datos y la modelización de incertidumbres.
Truco de Reparametrización
Técnica matemática que mueve la aleatoriedad fuera del grafo computacional remuestreando desde una distribución fija, permitiendo la retropropagación a través de capas estocásticas.
Función de Reconocimiento
Modelo neuronal que aprende a mapear las observaciones hacia los parámetros de la distribución posterior aproximada, realizando la amortización computacional de la inferencia.
Optimización Variacional
Proceso de ajuste de los parámetros del codificador y del decodificador mediante la maximización del ELBO, utilizando gradientes estocásticos estimados mediante muestreo de Monte Carlo.
Muestreo con Ponderación de Importancia
Extensión del ELBO que utiliza múltiples muestras de Monte Carlo para obtener un límite inferior más ajustado, mejorando la calidad de la aproximación variacional.
Posterior Factorizada
Hipótesis simplificadora donde la distribución posterior aproximada se descompone en un producto de distribuciones independientes, reduciendo el número de parámetros a estimar.
Gradiente Estocástico Variacional
Estimador insesgado del gradiente del ELBO obtenido por muestreo de Monte Carlo combinado con el truco de reparametrización, permitiendo la optimización en grandes conjuntos de datos.
Esperanza de la Log-Verosimilitud
Primer término del ELBO que representa la calidad de reconstrucción, calculado como la esperanza de la log-verosimilitud bajo la distribución posterior aproximada.
Amortización Computacional
Ventaja de la inferencia variacional amortizada donde los costos de inferencia se amortizan en todo el conjunto de datos, permitiendo una inferencia rápida para nuevas observaciones.
Flujo Variacional Normalizado
Extensión de los autoencoders variacionales que utiliza transformaciones biyectivas para modelar posteriores más complejas que las gaussianas factorizadas.