Descripción: El Autoencoder Variacional (VAE) es un tipo de red neuronal que se utiliza para el aprendizaje no supervisado, diseñado para aprender a codificar datos en un espacio de menor dimensión. A diferencia de los autoencoders tradicionales, que se centran en la reconstrucción de datos, los VAEs introducen un enfoque probabilístico en el proceso de codificación. Esto significa que, en lugar de mapear datos a un punto específico en el espacio latente, los VAEs generan una distribución sobre el espacio latente, lo que permite una mayor variabilidad y flexibilidad en la generación de nuevos datos. Esta característica los hace especialmente útiles en tareas de generación de datos, donde se busca crear nuevas instancias que sean similares a los datos de entrenamiento. Los VAEs son capaces de aprender representaciones significativas de los datos, lo que los convierte en una herramienta poderosa en diversas aplicaciones, desde la generación de imágenes hasta la síntesis de texto. Su arquitectura se basa en la combinación de un codificador y un decodificador, donde el codificador transforma los datos de entrada en parámetros de una distribución (como la media y la varianza), y el decodificador utiliza estos parámetros para reconstruir los datos originales. Esta capacidad de modelar la incertidumbre en los datos es lo que distingue a los VAEs de otros modelos de autoencoders, haciendo que sean una opción popular en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Historia: El concepto de Autoencoder Variacional fue introducido 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 las bases para el uso de VAEs en diversas aplicaciones de generación de datos y modelado probabilístico.
Usos: Los Autoencoders Variacionales se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes, la síntesis de texto, la compresión de datos y la detección de anomalías. Su capacidad para modelar distribuciones latentes los hace ideales para tareas donde se requiere una representación probabilística de los datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de VAEs es en la generación de imágenes, donde se pueden crear nuevas imágenes de rostros humanos que no existen en la realidad, basándose en un conjunto de datos de entrenamiento de rostros. Otro ejemplo es su aplicación en la síntesis de música, donde se pueden generar nuevas composiciones musicales a partir de un conjunto de datos de canciones existentes.
