Descripción: El ‘Código Latente’ se refiere a una representación de datos en un espacio latente, que es un concepto fundamental en el ámbito de las Redes Generativas Antagónicas (GANs). En este contexto, el espacio latente actúa como un espacio de características donde se pueden codificar las propiedades esenciales de los datos originales. Esta representación permite a los modelos generar nuevas muestras que son coherentes con los datos de entrenamiento, pero que no son copias directas de ellos. El código latente es crucial porque encapsula la variabilidad y la complejidad de los datos en un formato más manejable, facilitando la generación de nuevas instancias que pueden ser utilizadas en diversas aplicaciones. Por ejemplo, en la generación de imágenes, el código latente puede ser manipulado para crear variaciones de una imagen original, lo que permite explorar un amplio rango de posibilidades creativas. Además, el uso de códigos latentes permite a los modelos aprender y generalizar patrones en los datos, lo que es esencial para la calidad y la diversidad de las muestras generadas. En resumen, el código latente es una herramienta poderosa que permite a las GANs transformar y generar datos de manera innovadora y eficiente.
Historia: El concepto de espacio latente se popularizó con el desarrollo de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde entonces, el uso de códigos latentes ha evolucionado y se ha integrado en diversas arquitecturas de aprendizaje profundo, permitiendo la generación de datos sintéticos en múltiples dominios.
Usos: Los códigos latentes se utilizan en diversas aplicaciones, como la generación de imágenes, la síntesis de voz, la creación de música y la generación de texto. Permiten a los modelos aprender representaciones compactas de datos complejos, facilitando la creación de nuevas muestras que mantienen las características esenciales de los datos originales.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de códigos latentes es el modelo StyleGAN, que permite la generación de rostros humanos realistas a partir de un espacio latente. Otro ejemplo es el uso de VAE (Autoencoders Variacionales) para la generación de imágenes de dígitos manuscritos en el conjunto de datos MNIST.
