Descripción: Un autoencoder variacional (VAE) es un tipo de autoencoder que aprende a representar datos de manera probabilística. A diferencia de los autoencoders tradicionales, que buscan una representación determinista de los datos, los VAEs introducen un enfoque probabilístico al modelar la distribución de los datos en un espacio latente. Esto se logra mediante la utilización de técnicas de inferencia variacional, donde se optimizan dos componentes principales: la reconstrucción de los datos de entrada y la regularización de la distribución latente para que se asemeje a una distribución normal. Esta dualidad permite que los VAEs generen nuevos datos al muestrear de la distribución latente, lo que los convierte en modelos generativos potentes. Los VAEs son especialmente útiles en tareas donde se requiere una comprensión profunda de la estructura subyacente de los datos, como en la generación de imágenes, la síntesis de voz y la creación de modelos de lenguaje. Además, su capacidad para aprender representaciones compactas y útiles de los datos los hace valiosos en la optimización de hiperparámetros y en la mejora de modelos de aprendizaje automático en diversas plataformas.
Historia: Los autoencoders variacionales fueron introducidos por D. P. Kingma y M. Welling en 2013 en su artículo ‘Auto-Encoding Variational Bayes’. Este trabajo marcó un hito en la intersección entre el aprendizaje profundo y la inferencia bayesiana, estableciendo un nuevo paradigma para la generación de datos y la representación de información. Desde entonces, los VAEs han evolucionado y se han integrado en diversas aplicaciones de aprendizaje automático y modelos generativos.
Usos: Los autoencoders variacionales se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes, la síntesis de voz, la creación de modelos de lenguaje y la reducción de dimensionalidad. También son útiles en la detección de anomalías y en la mejora de la calidad de los datos en tareas de aprendizaje automático.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un autoencoder variacional es su uso en la generación de imágenes de rostros humanos, como se demostró en el proyecto ‘CelebA’, donde se generaron imágenes realistas de celebridades. Otro ejemplo es su aplicación en la síntesis de texto, donde los VAEs pueden generar descripciones coherentes a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
