Joint Variational Autoencoders
Es un modelo generativo basado en la arquitectura de autoencoders variacionales que busca aprender representaciones latentes conjuntas a partir de múltiples fuentes de datos o modalidades.
Permite explorar relaciones entre diferentes tipos de datos al capturar una representación compacta compartida en el espacio latente.
Ofrece ventajas en tareas como la imputación de datos faltantes, la fusión de modalidades y la generación de muestras coherentes entre dominios distintos.
Funciona mediante una codificación probabilística en la que las distribuciones latentes reflejan la incertidumbre inherente a los datos observados.
Se entrena optimizando dos componentes principales: la reconstrucción de los datos de entrada y la aproximación a la distribución prior deseada en el espacio latente.
Su diseño facilita el manejo de fuentes de datos heterogéneas, como imágenes y texto, logrando integrarlas de manera efectiva.
En aplicaciones prácticas, resulta útil en áreas como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la bioinformática.
Es flexible en cuanto a su personalización para abordar problemas específicos al modificar la arquitectura o ajustar los hiperparámetros según el caso de uso.