Joint Latent Space Models

Modelo que combina múltiples modalidades de datos en un único espacio latente compartido, facilitando la correlación y el aprendizaje conjunto entre las diferentes fuentes de información.

Destaca por su capacidad para aprender representaciones compactas y significativas de datos heterogéneos, como imágenes, texto o señales.

Estos modelos se utilizan comúnmente en tareas como el aprendizaje multimodal, generación de datos y transferencia de conocimiento entre dominios.

El enfoque permite integrar características de diversas fuentes, conservando las relaciones semánticas existentes entre ellas.