Variational Autoencoder
Un Autoencoder Variacional (VAE) es una red neuronal que combina la arquitectura clásica de los autoencoders con técnicas probabilísticas. En lugar de aprender únicamente una representación comprimida de los datos, el VAE aprende una distribución latente. Esto le permite tanto reconstruir entradas como generar datos nuevos y realistas.
Contexto y origen
El concepto fue presentado en 2013 por Kingma y Welling. La innovación clave fue imponer una distribución gaussiana sobre el espacio latente, creando así un espacio continuo y navegable. De esta forma, los VAEs se convirtieron en modelos pioneros dentro del campo de la inteligencia artificial generativa, junto a los GANs.
Aplicaciones prácticas
- Visión por computadora: generación de imágenes artificiales, restauración o completado de zonas faltantes.
- Procesamiento de audio: síntesis de voz y música mediante aprendizaje de distribuciones acústicas.
- Ciencias médicas: generación de datos clínicos simulados para proteger la privacidad de pacientes.
- Investigación científica: reducción de dimensionalidad y análisis de datos complejos, como en biología molecular.
Retos y limitaciones
Aunque útiles, los VAEs presentan limitaciones: las imágenes que generan pueden ser más difusas en comparación con las obtenidas con GANs. No obstante, su fortaleza está en su base probabilística, que ofrece mayor control, interpretabilidad y rigor estadístico frente a otros modelos generativos.
