El aprendizaje de diccionarios activados parsimoniosamente (PADL) establece un modelo generativo estructurado con variables latentes auxiliares, permitiendo la estimación del máximo a posteriori. Este marco proporciona garantías de generalización y una caracterización analítica del compromiso entre esparsidad, costo de almacenamiento y precisión de reconstrucción, lo que permite la estimación de hiperparámetros basada en datos. El algoritmo resultante logra un mejor rendimiento de reconstrucción y acelera la inferencia en modelos de visión e idioma.