Autocodificadores dinámicos variacionales: A Comprehensive Review

Título original:

Dynamical Variational Autoencoders: A Comprehensive Review

Contenido del libro:

Los autoencoders variacionales (VAEs) son potentes modelos generativos profundos ampliamente utilizados para representar datos complejos de alta dimensión a través de un espacio latente de baja dimensión aprendido de forma no supervisada. En esta monografía los autores introducen y discuten una clase general de modelos, llamados autoencoders variacionales dinámicos (DVAEs), que extienden los VAEs para modelar secuencias vectoriales temporales. Para ello, los autores proporcionan

- una definición formal de la clase general de DVAEs.

- una descripción técnica detallada y completa de siete modelos de DVAE.

- una rápida visión general de otros modelos DVAE presentados en la literatura reciente.

- un análisis de la evolución reciente de los DVAE en relación con la historia y los antecedentes técnicos de los modelos clásicos en los que se basan los DVAE.

- Una evaluación comparativa cuantitativa de los modelos DVAE seleccionados.

- una discusión para poner en perspectiva la clase de modelos DVAE.

Esta monografía es una revisión exhaustiva del estado actual de la técnica de los DVAE. Ofrece al lector un resumen accesible de los aspectos técnicos de los distintos modelos DVAE, sus conexiones con los modelos clásicos.

Modelos, sus conexiones cruzadas, y su unificación en la clase DVAE en un libro conciso y fácil de leer.

Los autores han realizado un esfuerzo considerable para unificar la terminología y la notación utilizadas en los distintos modelos, lo que constituirá un recurso inestimable para todos los estudiantes, investigadores y profesionales del aprendizaje automático.