Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Algoritmos genéticos para NAS
Métodos de optimización inspirados en la evolución biológica que utilizan selección, cruce y mutación para descubrir automáticamente arquitecturas de redes eficientes.
Estrategias evolutivas
Algoritmo de optimización evolutiva donde la mutación es el principal operador de variación, adaptado para explorar eficientemente el espacio de arquitecturas neuronales.
Espacio de búsqueda de arquitecturas
Conjunto de todas las arquitecturas posibles de redes neuronales definidas por restricciones estructurales y operacionales específicas del problema.
Función de aptitud NAS
Función de evaluación multicriterio que mide el rendimiento de una arquitectura neuronal según precisión, complejidad computacional y consumo de memoria.
Celdas de cálculo NAS
Estructuras modulares repetibles descubiertas por NAS, combinando diferentes operaciones de convolución y conexión para construir arquitecturas complejas.
Cruce de arquitecturas
Operador genético que combina subestructuras de dos arquitecturas parentales para crear nuevas arquitecturas potencialmente eficientes.
Mutación de arquitectura
Modificación estocástica de una arquitectura neuronal existente mediante adición, eliminación o modificación de capas para explorar nuevas configuraciones.
Evolución diferencial NAS
Variante de algoritmo evolutivo que utiliza vectores diferenciales para guiar la mutación en el espacio continuo de hiperparámetros de arquitectura.
NAS multiobjetivo
Enfoque de NAS que optimiza simultáneamente múltiples objetivos contradictorios como precisión, latencia y consumo energético a través de métodos de Pareto.
Muestreo de modelos
Técnica de selección probabilística de arquitecturas candidatas en la población evolutiva para evaluación y reproducción según su fitness.
Operaciones primitivas NAS
Conjunto base de operaciones neuronales (convolución, pooling, activación) utilizadas como bloques fundamentales para construir arquitecturas complejas.
Elitismo en NAS
Estrategia que preserva sistemáticamente las mejores arquitecturas encontradas en cada generación para garantizar una convergencia monótona de las prestaciones.
AutoML evolutivo
Sistema completo de aprendizaje automático que utiliza principalmente métodos evolutivos para automatizar completamente el pipeline ML incluyendo NAS.
Recorrido de Pareto NAS
Exploración del frente de Pareto en el espacio multiobjetivo para identificar un conjunto de arquitecturas que ofrecen diferentes compensaciones rendimiento-coste.
Búsqueda neuroevolutiva
Campo interdisciplinario que combina neurociencias computacionales y algoritmos evolutivos para descubrir arquitecturas bioinspiradas.
Hiperparámetros de arquitectura
Parámetros estructurales de una red (profundidad, anchura, tipo de conexiones) optimizados por NAS más allá de los hiperparámetros de entrenamiento clásicos.
Evaluación progresiva NAS
Estrategia de evaluación acelerada que utiliza proxies o subconjuntos de datos para estimar rápidamente la aptitud de las arquitecturas candidatas.