Diseño de algoritmos de remuestreo multi-etiqueta con modelos generativos profundos

Abstract

Diseño e implementación de un algoritmo de remuestreo para conjuntos de datos multietiqueta, basado en modelos generativos de difusión. Se incluye también una revisión del estado del arte en el campo del aprendizaje multietiqueta, y de los modelos generativos aplicados a imágenes. Igualmente, se acompaña la propuesta de un proceso de experimentación en la que se demuestra el buen funcionamiento del algoritmo.

Design and implementation of a resampling algorithm for multilabel datasets, based on generative diffusion models. An overview of multilabel learning and generative models for image generation is also included. In addition, the proposal is followed by a series of experiments, which demonstrate the good performance of the algorithm.