Descripción: Los Modelos Generativos Basados en Entropía son un enfoque en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que utiliza la entropía como una medida de incertidumbre o contenido de información en el proceso de generación de datos. La entropía, un concepto originado en la termodinámica y la teoría de la información, se refiere a la cantidad de desorden o aleatoriedad en un sistema. En el contexto de los modelos generativos, se emplea para evaluar la diversidad y la calidad de las muestras generadas. Estos modelos buscan maximizar la entropía para producir resultados que sean no solo variados, sino también representativos de la distribución subyacente de los datos de entrenamiento. A través de este enfoque, se pueden generar imágenes, texto, música y otros tipos de datos de manera que reflejen patrones complejos y relaciones intrínsecas. La capacidad de estos modelos para capturar la incertidumbre y la variabilidad en los datos los hace especialmente útiles en aplicaciones donde la creatividad y la innovación son esenciales, como en el arte generativo y la simulación de escenarios. En resumen, los Modelos Generativos Basados en Entropía representan una intersección fascinante entre la teoría de la información y la generación de contenido, ofreciendo un marco robusto para explorar y crear en múltiples dominios.
