Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Autoencoder
Rede neural não supervisionada composta por um codificador e um decodificador que aprende a comprimir e reconstruir eficientemente os dados de entrada.
Codificador
Parte do autoencoder responsável pela compressão dos dados de entrada em uma representação de dimensão reduzida no espaço latente.
Decodificador
Componente do autoencoder que reconstrói os dados originais a partir de sua representação comprimida no espaço latente.
Espaço latente
Representação de baixa dimensão onde os dados comprimidos pelo codificador são armazenados, capturando as características essenciais dos dados de entrada.
Gargalo
Camada intermediária de dimensão mínima em um autoencoder que força a compressão das informações e previne a cópia direta.
Autoencoder variacional
Tipo de autoencoder gerativo que aprende uma distribuição probabilística no espaço latente em vez de uma representação determinista.
Autoencoder de desnização
Variante de autoencoder treinada para reconstruir dados limpos a partir de entradas corrompidas por ruído aleatório.
Autoencoder convolucional
Autoencoder que utiliza camadas de convolução, particularmente eficaz para processamento de imagens e dados espaciais.
Autoencoder esparso
Autoencoder que inclui uma restrição de esparsidade para forçar a ativação de apenas alguns neurônios na camada oculta.
Autoencoder contrativo
Autoencoder que adiciona uma penalidade na sensibilidade da representação a pequenas variações na entrada para melhorar a robustez.
Perda de reconstrução
Função de custo que mede a diferença entre os dados de entrada originais e sua reconstrução pelo autoencoder.
Autoencoder profundo
Arquitetura de autoencoder com múltiplas camadas ocultas que permite aprender hierarquias de características complexas.
Autoencoder com memória
Autoencoder que integra um mecanismo de memória externa para armazenar e recuperar protótipos de representações aprendidas.
Autoencoder adversarial
Combinação de um autoencoder com uma rede discriminadora para forçar o espaço latente a seguir uma distribuição específica.
Desvio de reconstrução
Métrica quantitativa que mede a capacidade de um autoencoder de reconstruir fielmente os dados de entrada originais.
Superajuste de autoencoder
Fenômeno onde o autoencoder memoriza os dados de treinamento em vez de aprender representações generalizáveis.
Autoencoder recursivo
Autoencoder que processa estruturas hierárquicas como árvores sintáticas aplicando recursivamente a codificação.
Autoencoder híbrido
Arquitetura que combina vários tipos de autoencoders ou integra outros modelos de deep learning para melhorar o desempenho.
Desentrelaçamento de fatores
Objetivo avançado dos autoencoders visando separar os fatores de variação independentes no espaço latente.
Autoencoder transformer
Autoencoder baseado na arquitetura transformer utilizando mecanismos de atenção para processar dados sequenciais.