Autocodificadores variacionales

Los autocodificadores variacionales (VAE) son un tipo de red neuronal artificial utilizada para el aprendizaje de modelos generativos. Son un tipo particular de autoencodificador, un modelo utilizado para comprimir y descomprimir datos, en el que los datos se comprimen en un espacio latente. Estas redes se utilizan en campos como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y los gráficos por ordenador, y se han hecho cada vez más populares en el aprendizaje generativo profundo, que las utiliza para la síntesis de imágenes y textos.

Los VAE combinan elementos de inferencia variacional con redes neuronales y autocodificadores. La idea básica de un autocodificador variacional es utilizar una red neuronal para codificar una entrada en un conjunto de variables latentes, normalmente denominado "código". A continuación, el modelo utiliza el código para descodificar la entrada y generar una salida (por ejemplo, una nueva imagen o texto). La idea es crear un modelo generativo que pueda reconstruir la entrada original, pero también generar nuevas muestras a partir de la misma distribución de datos.

El proceso de formación de una VAE consta de dos fases. La primera fase es un codificador, que reduce la entrada a una representación de espacio latente. La segunda fase es un descodificador, que se utiliza para reconstruir una entrada. Durante el proceso de formación, el modelo aprende a minimizar la diferencia entre los datos generados y la entrada original.

Las VAE presentan numerosas ventajas y aplicaciones prácticas. Pueden utilizarse para la generación de muestras, el aprendizaje no supervisado de características y la reducción de la dimensionalidad. Además, las VAE pueden generar datos realistas y disímiles, lo que las convierte en una poderosa herramienta para el aumento de datos.

Como las VAE son todavía relativamente nuevas, el campo evoluciona rápidamente y se están desarrollando nuevos usos para este modelo. Sin embargo, es importante señalar que existen algunos inconvenientes. Por ejemplo, el modelo puede ser lento de entrenar y propenso a la inestabilidad, y puede sufrir de colapso de modo (la tendencia a producir muestras similares con diferentes entradas).

A pesar de estos problemas, los VAE siguen siendo una potente herramienta en el campo del aprendizaje generativo profundo. Son una parte importante de la caja de herramientas del aprendizaje automático y pueden utilizarse para crear conjuntos de datos realistas, mejorar el aprendizaje de características y explorar el espacio latente de distribuciones de datos complejas.