Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
iCaRL (Aprendizagem Incremental de Classificador e Representação)
Framework de aprendizagem incremental que combina a repetição de exemplos com técnicas de destilação de conhecimento para manter o desempenho em classes aprendidas anteriormente.
Dark Experience Replay (DER)
Abordagem de repetição que armazena não apenas os dados brutos, mas também as representações latentes e os logits para uma reconstrução mais eficiente do conhecimento passado durante a aprendizagem contínua.
Hindsight Replay
Estratégia de repetição seletiva que utiliza meta-informações sobre o desempenho passado para identificar e reutilizar os exemplos mais críticos para evitar o esquecimento catastrófico.
Reservoir Sampling
Algoritmo de amostragem aleatória que mantém um conjunto representativo de tamanho fixo a partir de um fluxo de dados, garantindo a cada exemplo uma probabilidade igual de ser mantido no buffer de repetição.
Ring Buffer Replay
Estrutura de memória circular que substitui exemplos antigos por novos quando o buffer está cheio, priorizando os dados mais recentes enquanto mantém um tamanho de memória constante.
Balanced Replay
Técnica de repetição que mantém um equilíbrio entre os exemplos de diferentes classes ou tarefas para evitar o viés de distribuição e garantir uma distribuição equitativa do conhecimento.
Curriculum Replay
Abordagem de repetição organizada que apresenta exemplos antigos de acordo com uma sequência pedagógica ótima, geralmente do simples ao complexo, para facilitar a integração de novos conhecimentos.
Hybrid Replay
Estratégia que combina vários métodos de repetição (dados brutos, amostras geradas, representações) para maximizar a retenção de conhecimento enquanto otimiza o uso dos recursos de memória.
Replay Temporal
Método de replay que considera a sequência temporal dos exemplos, privilegiando a retenção de padrões dependentes do tempo e de relações causais nos dados sequenciais.
Replay de Seleção de Coreset
Método algorítmico que seleciona um subconjunto mínimo de exemplos (coreset) maximizando a representatividade dos dados passados para um determinado orçamento de memória.
Controle Episódico Neural
Arquitetura que combina memória episódica diferenciável e replay seletivo para uma aprendizagem contínua eficaz, particularmente adaptada a ambientes de reforço.
Replay de Meta-Aprendizagem
Abordagem onde o modelo aprende meta-como selecionar e usar eficazmente os exemplos de replay, adaptando-se dinamicamente às características das novas tarefas.