TestVAEs6

Que sucede si el prior no coincide con las representaciones aprendidas en el espacio latente?

• Introduce un sesgo en las muestras generadas.
• Evita que las muestras sean independientes entre si.
• Optimiza las probabilidades condicionales de los datos reconstruidos.
• Minimiza el error de reconstruccion en el espacio latente.

Como afecta un espacio latente poco estructurado a la capacidad de interpolacion en un VAE?

• Reduce la capacidad del modelo para interpolar entre puntos.
• Permite aprender relaciones jerarquicas entre los puntos latentes.
• Introduce restricciones adicionales en las representaciones del decoder.
• Introduce dependencias adicionales en las muestras generadas.

Por que un encoder poco potente puede dificultar la reconstruccion en un VAE?

• Incrementa la correlacion entre el prior y las entradas.
• Aumenta la capacidad del modelo para aprender distribuciones complejas.
• Permite dependencias jerarquicas entre las distribuciones generadas.
• Reduce el impacto del prior en las distribuciones aprendidas.

Como asegura un VQ-VAE que las muestras discretas sean representativas?

• Utiliza dependencias jerarquicas para las reconstrucciones.
• Cuantiza las representaciones mediante clustering.
• Facilita la interpretacion de las muestras latentes generadas.
• Optimiza la probabilidad logarítmica del prior.

Que rol juega la regularizacion KL en la generacion de nuevas muestras?

• Evita la correlacion entre las muestras generadas.
• Fuerza al posterior a aproximar el prior con alta precision.
• Aumenta la correlacion entre el encoder y el decoder.
• Evita la dependencia excesiva del decoder en las entradas.

Que sucede si el decoder ignora las entradas del espacio latente en un VAE?

• Permite reconstrucciones directamente desde el prior.
• Introduce ruido adicional en las representaciones generadas.
• Introduce distribuciones no uniformes en las muestras generadas.
• Asegura que las reconstrucciones sigan las distribuciones originales.

Por que es importante mantener un balance entre complejidad y simplicidad en las representaciones latentes?

• Aumenta la interpretabilidad de las representaciones generadas.
• Facilita el aprendizaje de representaciones interpretables.
• Permite reconstrucciones deterministas desde las entradas originales.
• Incrementa la flexibilidad en las muestras reconstruidas.

Que impacto tiene el uso de ruido en el espacio latente sobre la generalizacion de un VAE?

• Reduce la dimensionalidad del espacio latente.
• Mejora la interpolacion entre distribuciones complejas.
• Balancea el ruido y la regularizacion en el espacio latente.
• Permite que las distribuciones generadas sean uniformemente distribuidas.

Como optimiza el reparameterization trick las representaciones durante el entrenamiento?

• Evita el colapso al prior en las representaciones latentes.
• Minimiza las dependencias jerarquicas en las muestras.
• Forza al modelo a depender exclusivamente de las entradas.
• Forza al modelo a aprender relaciones jerarquicas no deseadas.

Que sucede si las distribuciones aprendidas no son suaves en el espacio latente?

• Forza al modelo a generar puntos fuera de distribucion.
• Reduce la calidad de las reconstrucciones generadas.
• Facilita la interpolacion en distribuciones con ruido alto.
• Introduce ruido adicional para mejorar la calidad de las reconstrucciones.