Espacio latente
Incorporación de datos dentro de una variedad basada en una función de similitud

Un espacio latente , también conocido como espacio de características latentes o espacio de incrustación , es una incrustación de un conjunto de elementos dentro de una variedad en la que los elementos que se parecen entre sí están ubicados más cerca unos de otros. La posición dentro del espacio latente puede verse como definida por un conjunto de variables latentes que surgen de las semejanzas de los objetos.

En la mayoría de los casos, la dimensionalidad del espacio latente se elige para que sea menor que la dimensionalidad del espacio de características del cual se extraen los puntos de datos, lo que hace que la construcción de un espacio latente sea un ejemplo de reducción de dimensionalidad , que también puede verse como una forma de compresión de datos . [1] Los espacios latentes generalmente se ajustan a través del aprendizaje automático y luego se pueden usar como espacios de características en modelos de aprendizaje automático, incluidos clasificadores y otros predictores supervisados.

La interpretación de los espacios latentes de los modelos de aprendizaje automático es un campo de estudio activo, pero la interpretación del espacio latente es difícil de lograr. Debido a la naturaleza de caja negra de los modelos de aprendizaje automático, el espacio latente puede ser completamente poco intuitivo. Además, el espacio latente puede ser de alta dimensión, complejo y no lineal, lo que puede aumentar la dificultad de la interpretación. [2] Se han desarrollado algunas técnicas de visualización para conectar el espacio latente con el mundo visual, pero a menudo no hay una conexión directa entre la interpretación del espacio latente y el modelo en sí. Dichas técnicas incluyen la incrustación vecina estocástica distribuida en t (t-SNE), donde el espacio latente se asigna a dos dimensiones para su visualización. Las distancias del espacio latente carecen de unidades físicas, por lo que la interpretación de estas distancias puede depender de la aplicación. [3]

Incorporación de modelos

Se han desarrollado varios modelos de incrustación para realizar esta transformación y crear incrustaciones de espacio latente dado un conjunto de elementos de datos y una función de similitud . Estos modelos aprenden las incrustaciones aprovechando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático. A continuación, se muestran algunos modelos de incrustación de uso común:

  1. Word2Vec : [4] Word2Vec es un modelo de incrustación popular que se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Aprende incrustaciones de palabras mediante el entrenamiento de una red neuronal en un gran corpus de texto. Word2Vec captura relaciones semánticas y sintácticas entre palabras, lo que permite realizar cálculos significativos como analogías entre palabras.
  2. GloVe : [5] GloVe (Global Vectors for Word Representation) es otro modelo de incrustación ampliamente utilizado para NLP. Combina información estadística global de un corpus con información de contexto local para aprender incrustaciones de palabras. Las incrustaciones de GloVe son conocidas por capturar similitudes semánticas y relacionales entre palabras.
  3. Redes siamesas : [6] Las redes siamesas son un tipo de arquitectura de red neuronal que se utiliza comúnmente para la integración basada en similitudes. Consisten en dos subredes idénticas que procesan dos muestras de entrada y producen sus respectivas integraciones. Las redes siamesas se utilizan a menudo para tareas como la similitud de imágenes, los sistemas de recomendación y el reconocimiento facial.
  4. Autocodificadores variacionales (VAE): [7] Los VAE son modelos generativos que aprenden simultáneamente a codificar y decodificar datos. El espacio latente en los VAE actúa como un espacio de incrustación. Al entrenar a los VAE con datos de alta dimensión, como imágenes o audio, el modelo aprende a codificar los datos en una representación latente compacta. Los VAE son conocidos por su capacidad de generar nuevas muestras de datos a partir del espacio latente aprendido.

Multimodalidad

La multimodalidad se refiere a la integración y el análisis de múltiples modos o tipos de datos dentro de un único modelo o marco. La incorporación de datos multimodales implica capturar relaciones e interacciones entre diferentes tipos de datos, como imágenes, texto, audio y datos estructurados.

Los modelos de integración multimodal tienen como objetivo aprender representaciones conjuntas que fusionan información de múltiples modalidades, lo que permite realizar análisis y tareas intermodales. Estos modelos permiten aplicaciones como subtítulos de imágenes, respuestas visuales a preguntas y análisis de sentimientos multimodales.

Para integrar datos multimodales, se emplean arquitecturas especializadas, como redes multimodales profundas o transformadores multimodales. Estas arquitecturas combinan diferentes tipos de módulos de redes neuronales para procesar e integrar información de varias modalidades. Las integraciones resultantes capturan las relaciones complejas entre los diferentes tipos de datos, lo que facilita el análisis y la comprensión multimodal.

Aplicaciones

La incrustación de modelos de espacio latente e incrustación multimodal ha encontrado numerosas aplicaciones en varios dominios:

  • Recuperación de información: las técnicas de integración permiten sistemas eficientes de búsqueda de similitudes y recomendaciones al representar puntos de datos en un espacio compacto.
  • Procesamiento del lenguaje natural: las incrustaciones de palabras han revolucionado tareas de PNL como el análisis de sentimientos, la traducción automática y la clasificación de documentos.
  • Visión por computadora: las incorporaciones de imágenes y videos permiten tareas como reconocimiento de objetos, recuperación de imágenes y resumen de videos.
  • Sistemas de recomendación: las incorporaciones ayudan a capturar las preferencias del usuario y las características de los artículos, lo que permite recomendaciones personalizadas.
  • Atención médica: se han aplicado técnicas de integración a registros médicos electrónicos, imágenes médicas y datos genómicos para la predicción, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
  • Sistemas sociales: Las técnicas de incrustación se pueden utilizar para aprender representaciones latentes de sistemas sociales como sistemas de migración interna, [8] redes de citas académicas, [9] y redes de comercio mundial. [10]

Véase también

Referencias

  1. ^ Liu, Yang; Jun, Eunice; Li, Qisheng; Heer, Jeffrey (junio de 2019). "Cartografía del espacio latente: análisis visual de incrustaciones en el espacio vectorial". Computer Graphics Forum . 38 (3): 67–78. doi :10.1111/cgf.13672. ISSN  0167-7055. S2CID  189858337.
  2. ^ Li, Ziqiang; Tao, Rentuo; Wang, Jie; Li, Fu; Niu, Hongjing; Yue, Mingdao; Li, Bin (febrero de 2021). "Interpretación del espacio latente de las GAN mediante la medición del desacoplamiento". IEEE Transactions on Artificial Intelligence . 2 (1): 58–70. doi :10.1109/TAI.2021.3071642. ISSN  2691-4581. S2CID  234847784.
  3. ^ Arvanitidis, Georgios; Hansen, Lars Kai; Hauberg, Søren (13 de diciembre de 2021). "Rareza del espacio latente: sobre la curvatura de modelos generativos profundos". arXiv : 1710.11379 [estad.ML].
  4. ^ Mikolov, Tomas; Sutskever, Ilya; Chen, Kai; Corrado, Greg S; Dean, Jeff (2013). "Representaciones distribuidas de palabras y frases y su composicionalidad". Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal . 26 . Curran Associates, Inc. arXiv : 1310.4546 .
  5. ^ Pennington, Jeffrey; Socher, Richard; Manning, Christopher (octubre de 2014). "Glove: Global Vectors for Word Representation". Actas de la Conferencia de 2014 sobre métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural (EMNLP) . Doha, Qatar: Asociación de Lingüística Computacional. págs. 1532–1543. doi : 10.3115/v1/D14-1162 .
  6. ^ Chicco, Davide (2021), Cartwright, Hugh (ed.), "Siamese Neural Networks: An Overview", Redes neuronales artificiales , Métodos en biología molecular, vol. 2190, Nueva York, NY: Springer US, págs. 73–94, doi :10.1007/978-1-0716-0826-5_3, ISBN 978-1-0716-0826-5, PMID  32804361, S2CID  221144012 , consultado el 26 de junio de 2023
  7. ^ Kingma, Diederik P.; Welling, Max (27 de noviembre de 2019). "Introducción a los autocodificadores variacionales". Fundamentos y tendencias en aprendizaje automático . 12 (4): 307–392. arXiv : 1906.02691 . doi :10.1561/2200000056. ISSN  1935-8237. S2CID  174802445.
  8. ^ Gürsoy, Furkan; Badur, Bertan (6 de octubre de 2022). "Investigación de la migración interna con análisis de redes y representaciones del espacio latente: una aplicación a Turquía". Análisis y minería de redes sociales . 12 (1): 150. doi :10.1007/s13278-022-00974-w. ISSN  1869-5469. PMC 9540093 . PMID  36246429. 
  9. ^ Asatani, Kimitaka; Mori, Junichiro; Ochi, Masanao; Sakata, Ichiro (21 de mayo de 2018). "Detección de tendencias en la investigación académica a partir de una red de citas utilizando el aprendizaje de representación de red". PLOS ONE . ​​13 (5): e0197260. doi : 10.1371/journal.pone.0197260 . ISSN  1932-6203. PMC 5962067 . PMID  29782521. 
  10. ^ García-Pérez, Guillermo; Boguñá, Marián; Allard, Antoine; Serrano, M. Ángeles (2016-09-16). "La geometría hiperbólica oculta del comercio internacional: Atlas del comercio mundial 1870-2013". Informes científicos . 6 (1): 33441. doi : 10.1038/srep33441. ISSN  2045-2322. PMC 5025783 . PMID  27633649. 
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