Descripción: La Distribución Autoregresiva Neuronal es un modelo generativo que emplea redes neuronales para capturar y modelar distribuciones complejas de datos. A través de un enfoque autoregresivo, este modelo predice cada elemento de una secuencia basándose en los elementos anteriores, lo que permite generar datos de manera coherente y estructurada. Este tipo de modelo es especialmente eficaz en tareas donde la dependencia temporal o secuencial es crucial, como en el procesamiento de lenguaje natural, la generación de música o la síntesis de imágenes. Las redes neuronales autoregresivas pueden aprender patrones complejos y relaciones en los datos, lo que las hace altamente versátiles y potentes. A medida que se alimentan con datos, estas redes ajustan sus parámetros internos para mejorar la precisión de sus predicciones, lo que resulta en una generación de datos que puede ser sorprendentemente realista y variada. La capacidad de modelar distribuciones complejas permite a estos modelos no solo replicar datos existentes, sino también crear nuevas instancias que mantienen las características estadísticas de los datos originales, lo que los convierte en herramientas valiosas en diversas aplicaciones creativas y analíticas.
