En inteligencia artificial, el espacio latente es una representación matemática de datos complejos en un espacio de dimensiones más bajas. Este espacio abstracto captura las características subyacentes o patrones esenciales de los datos, permitiendo que modelos como autoencoders o GANs (Generative Adversarial Networks) generen o transformen datos con mayor eficiencia. Los puntos en el espacio latente corresponden a variaciones de las características originales, facilitando tareas como la generación de nuevas imágenes o la manipulación de atributos en modelos generativos.
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