Descripción: El Proceso Neuronal es un modelo generativo que combina redes neuronales con procesos estocásticos para aprender distribuciones sobre funciones. Este enfoque permite a las máquinas no solo generar datos, sino también capturar la incertidumbre inherente en los mismos. A través de la integración de redes neuronales, que son estructuras computacionales inspiradas en el cerebro humano, y procesos estocásticos, que son modelos matemáticos que incorporan aleatoriedad, se logra una representación más rica y flexible de los datos. Los Procesos Neuronales son especialmente útiles en tareas donde la variabilidad y la complejidad de los datos son altas, como en la generación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la modelización de sistemas dinámicos. Al aprender distribuciones sobre funciones, estos modelos pueden generalizar mejor a nuevos datos, lo que los hace valiosos en aplicaciones donde la predicción y la generación de contenido son cruciales. Su capacidad para manejar la incertidumbre y proporcionar resultados probabilísticos los distingue de otros modelos generativos más tradicionales, ofreciendo una herramienta poderosa para investigadores y desarrolladores en el campo de la inteligencia artificial.
