Year: 2023
Type: dissertation
Abstract: En los últimos 10 años hemos visto grandes avances en el campo de la inteligencia \nartificial. Estas aplicaciones emergentes no serían posibles sin el desarrollo previo de los \nautocodificadores, redes capaces de generar objetos nuevos extrapolando distribuciones \nde probabilidad de conjuntos de datos, utilizando técnicas que reducen la dimensión de \nlos datos. Esto nos lleva a preguntarnos cómo funcionan estas redes y cómo es la realidad \nactual de las aplicaciones más punteras. \nPara entender mejor el estado en el que se encuentra la tecnología, este trabajo presenta \nlas redes que conforman la base de los métodos actuales, utilizados en la actualidad para \nla generación de elementos escritos y visuales. En el trabajo se explica el funcionamiento \nde los autocodificadores y los resultados que produjeron implementaciones de las mismas \nbasadas en el transporte óptimo. Esto demostrará lo mucho que se ha avanzado en poco \ntiempo, además de ser una buena introducción para todo aquel que quiera entender el \nfuncionamiento de las redes de aprendizaje profundo más punteras.
Author: Martínez Martínez, Manuel
Language: Spanish
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7067655037