IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Juego minimax: La esencia de la adversarialidad en GANs Introducción El juego minimax es una herramienta esencial en la teoría de juegos y se ha convertido en un concepto fundamental para entender cómo funcionan los modelos generativos adve…
Generador y discriminador: La idea adversarial de los GANs Introducción Los generadores y discriminadores son dos componentes cruciales que definen la arquitectura de los modelos de aprendizaje profundo generativos conocidos como Generative…
Compromisos inevitables: Limitaciones de los Variational Autoencoders (VAEs) Introducción Los Variational Autoencoders (VAEs) han sido una poderosa herramienta para generar y modelar datos continuos. Sin embargo, como cualquier modelo avanz…
Capacidad limitada Introducción Los Variational Autoencoders (VAEs) son modelos generativos poderosos que modelan la distribución de datos continuos, lo que les permite generar nuevas muestras a partir de una distribución aleatoria. Sin emb…
Imágenes borrosas: Limitaciones de los VAEs Introducción Los Variational Autoencoders (VAEs) son una clase de modelos generativos que han revolucionado la forma en que generamos y entiendemos datos continuos. Sin embargo, aunque estos model…
Visualización: Comprendiendo e Interpretabilidad del Espacio Latente en VAEs Introducción El espacio latente es un concepto fundamental en la comprensión de los modelos variacionales autoencodedores (VAEs). Este espacio, que se encuentra en…
Atributos continuos Introducción Los modelos generativos, como los Variational Autoencoders (VAEs), son herramientas poderosas para generar datos sintéticos. Una de sus características más interesantes es la capacidad de explorar y manipula…
Interpolaciones suaves Introducción La capacidad de generar imágenes y datos continuos a partir de una distribución es fundamental en la generación de imágenes mediante modelos como los Variational Autoencoders (VAEs). Una característica cr…