Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Neuroevolução
Disciplina da inteligência artificial que aplica algoritmos evolucionários para otimizar redes neurais, incluindo sua arquitetura, pesos e parâmetros de aprendizado.
NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies)
Algoritmo de neuroevolução que evolui simultaneamente os pesos e a topologia das redes neurais, partindo de estruturas mínimas e complexificando-as progressivamente.
HyperNEAT
Extensão do NEAT que utiliza redes neurais generativas (CPPN) para criar indiretamente arquiteturas neurais em larga escala com padrões de conectividade regulares.
TWEANN
Classe de algoritmos de neuroevolução que evoluem simultaneamente a topologia e os pesos das redes neurais, incluindo NEAT e suas variantes.
CMA-ES para redes neurais
Aplicação da estratégia de evolução por adaptação de matriz de covariância para otimizar os pesos e hiperparâmetros das redes neurais de forma adaptativa.
Coevolução neural
Processo evolucionário onde várias populações de redes neurais evoluem simultaneamente em interação, frequentemente utilizada para aprendizado por reforço multiagente.
Evolução diferencial neural
Método de otimização estocástica aplicado a redes neurais que utiliza vetores de diferenças para explorar o espaço de pesos e arquiteturas.
Codificação direta
Representação genética onde cada gene corresponde diretamente a um parâmetro específico da rede neural (pesos, vieses, conexões), oferecendo controle preciso, mas limitado em escalabilidade.
Codificação indireta
Abordagem onde o genoma codifica regras ou padrões generativos que constroem a rede neural, permitindo a criação de estruturas em larga escala com compacidade genética.
Especiação neural
Mecanismo que agrupa redes neurais semelhantes em espécies distintas para preservar a diversidade estrutural e evitar a convergência prematura para soluções subótimas.
Complexificação gradual
Princípio evolucionário onde as redes neurais começam simples e aumentam progressivamente em complexidade, favorecendo soluções mínimas eficazes.
Compartilhamento de fitness neural
Técnica de preservação da diversidade que ajusta o fitness dos indivíduos com base na sua similaridade com outras redes neurais na população.
Evolução multi-objetivo neural
Otimização simultânea de múltiplos objetivos conflitantes para redes neurais (desempenho, complexidade, robustez) usando algoritmos como NSGA-II.
CPPN (Redes de Produção de Padrões Composicionais)
Redes neurais usadas como genomas no HyperNEAT para gerar padrões geométricos e conectividades neurais com funções de ativação variadas.
Evolução da arquitetura neural
Processo automatizado que descobre arquiteturas ótimas de redes neurais por pesquisa evolucionária, alternativa às abordagens manuais e NAS diferenciáveis.
Mutação topológica
Operador genético que modifica a estrutura da rede neural adicionando/removendo neurônios ou conexões, explorando assim novas topologias.
Cruzamento Neural
Operador genético que combina as arquiteturas e pesos de duas redes parentais para criar redes descendentes com características herdadas.
Evolução Epigenética Neural
Abordagem onde o fenótipo neural pode mudar além do genoma base, permitindo plasticidade adaptativa durante a evolução das redes.