Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Hard Parameter Sharing
Abordagem de Multi-Task Learning onde as camadas inferiores da rede são compartilhadas entre todas as tarefas, enquanto apenas as camadas superiores são específicas para cada tarefa.
Soft Parameter Sharing
Técnica onde cada tarefa possui seu próprio modelo com seus próprios parâmetros, mas uma regularização é aplicada para encorajar a similaridade entre os parâmetros dos modelos de diferentes tarefas.
Cross-Task Regularization
Método de regularização que utiliza o conhecimento de uma tarefa fonte para restringir e melhorar o aprendizado em uma tarefa alvo, reduzindo o sobreajuste.
Task-Specific Layers
Camadas neurais dedicadas a uma tarefa específica em uma arquitetura multi-tarefa, permitindo especialização enquanto se beneficia das representações compartilhadas das camadas inferiores.
Multi-Head Architecture
Estrutura de rede neural com um tronco comum compartilhado e múltiplas cabeças de predição especializadas, cada uma otimizada para uma tarefa diferente em um contexto multi-tarefa.
Shared Representation Learning
Processo de aprendizagem de representações latentes que capturam características úteis simultaneamente para múltiplas tarefas, maximizando a transferência de conhecimento entre tarefas.
Task Relationship Modeling
Técnica que visa quantificar e explorar explicitamente as relações entre diferentes tarefas de aprendizagem para otimizar o compartilhamento de representações e melhorar o desempenho geral.
Progressive Neural Networks
Arquitetura onde novas colunas neurais são adicionadas para novas tarefas mantendo as conexões laterais para as colunas das tarefas anteriores, evitando o esquecimento catastrófico.
Análise de Transferibilidade
Avaliação quantitativa da capacidade das características aprendidas em uma tarefa fonte de serem transferidas efetivamente para uma tarefa alvo diferente mas relacionada.
Ponderação por Incerteza da Tarefa
Método de otimização multi-tarefa que pondera automaticamente a perda de cada tarefa com base em sua incerteza homoscedástica, equilibrando o aprendizado entre tarefas.
Agrupamento de Tarefas
Abordagem que agrupa tarefas semelhantes em clusters para otimizar o compartilhamento de representações, permitindo uma transferência mais eficiente dentro de grupos de tarefas relacionadas.
Aprendizado por Transferência Multimodal
Extensão da aprendizagem por transferência onde o conhecimento é transferido entre diferentes modalidades de dados (texto, imagem, áudio) para enriquecer as representações compartilhadas.