Autoencoders Variacionales

Los Autoencoders Variacionales (VAE) son un tipo de modelo generativo utilizado para aprender la distribución de probabilidad de datos complejos. Los VAE comprimen los datos de entrada en una distribución de probabilidad de variables latentes mediante un codificador y, posteriormente, muestrean dicha distribución utilizando un decodificador para generar nuevos datos que se asemejan a los de entrada. A diferencia de los autoencoders tradicionales, los VAE optimizan durante el entrenamiento tanto el error de reconstrucción de los datos como la similitud de la distribución de variables latentes, permitiendo al modelo generar datos diversos y continuos. Los VAE se utilizan ampliamente en aplicaciones como la generación de imágenes y la detección de anomalías.