Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Ruido de Sal y Pimienta
Una forma de ruido impulsivo que afecta las imágenes reemplazando ciertos píxeles con valores extremos (negro o blanco), utilizado para probar la robustez de los autoencoders de eliminación de ruido.
Corrupción de Datos
El proceso de alteración intencional de los datos de entrada mediante la adición de ruido, que sirve como señal de entrada al autoencoder de eliminación de ruido para el entrenamiento.
Espacio Latente Robusto
La representación comprimida de los datos en el autoencoder de eliminación de ruido, diseñada para ser insensible a las variaciones debidas al ruido y capturar las características intrínsecas de los datos.
Denoising Autoencoder (DAE)
La denominación en inglés y el acrónimo común para referirse al autoencoder de eliminación de ruido, un modelo fundamental en aprendizaje no supervisado para la regularización.
Regularización por Eliminación de Ruido
Una técnica de regularización donde el entrenamiento para eliminar ruido fuerza al modelo a aprender características generales en lugar de memorizar los datos de entrenamiento.
Sobrecompletitud
Una característica donde la capa de codificación de un autoencoder de eliminación de ruido tiene una dimensión superior a la de la entrada, permitiendo al modelo capturar representaciones más ricas y manejar mejor el ruido.
Desenredado de Factores
La capacidad de un autoencoder de eliminación de ruido entrenado para separar los factores de variación semántica de los datos de aquellos relacionados con el ruido en su representación latente.
Ruido Dropout
El uso de la técnica de dropout como forma de ruido estructural aplicado a las activaciones de la red durante el entrenamiento, actuando como un regularizador eficaz.
Codificación Dispersa
Una restricción aplicada al espacio latente de un autoencoder de eliminación de ruido para activar solo un pequeño número de neuronas, favoreciendo el aprendizaje de características más discriminantes y robustas al ruido.
Autoencoder Apilado
Una arquitectura profunda de autoencoder de eliminación de ruido compuesta por múltiples capas, permitiendo aprender jerarquías de características para una eliminación de ruido más compleja y eficaz.