Descripción: El Modelo Generativo Laplaciano es un enfoque estadístico que utiliza distribuciones de Laplace para modelar datos. Este tipo de modelo se basa en la idea de que los datos pueden ser representados como una combinación de variables aleatorias que siguen una distribución específica, en este caso, la distribución de Laplace. Esta distribución es conocida por su forma asimétrica, que tiene colas más pesadas en comparación con la distribución normal. Esto permite al modelo capturar características de datos que pueden tener picos o valores atípicos. Los modelos generativos, en general, son capaces de aprender la distribución subyacente de los datos y pueden generar nuevas muestras que siguen esa misma distribución. El Modelo Generativo Laplaciano es particularmente útil en contextos donde los datos presentan variaciones significativas o donde se espera que existan outliers, ya que su estructura permite una mejor representación de estos fenómenos. Además, su capacidad para modelar datos de alta dimensión lo hace relevante en diversas aplicaciones, desde la compresión de datos hasta la detección de anomalías en conjuntos de datos complejos.
