Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Modelo M1
Primeiro modelo semi-supervisionado usando um VAE para dados não rotulados e um classificador separado para dados rotulados, otimizado independentemente.
Modelo M2
Arquitetura aprimorada onde o rótulo é integrado como uma variável latente condicional, permitindo geração de dados controlada e classificação unificada.
Otimização Conjunta
Estratégia de otimização simultânea do codificador, decodificador e classificador usando dados rotulados e não rotulados.
Supervisão de Variável Latente
Técnica onde os rótulos servem como supervisão direta no espaço latente para guiar o aprendizado de representações discriminativas.
Objetivo de Aprendizagem Híbrido
Função de perda combinando a reconstrução VAE, a regularização KL e a perda de classificação, ponderada de acordo com o tipo de dados.
Cabeça Classificadora
Módulo de classificação anexado ao codificador VAE que prevê os rótulos a partir da representação latente, treinado em dados rotulados.
ELBO Semi-supervisionado
Variante do limite inferior da evidência adaptada para dados parcialmente rotulados, integrando os termos de classificação.
Desentrelaçamento de Representação
Propriedade onde o espaço latente separa naturalmente os fatores de variação semânticos dos fatores de estilo, facilitada pela supervisão parcial.
VAE Professor-Aluno
Arquitetura onde um VAE professor supervisiona um VAE aluno para melhorar a estabilidade da aprendizagem semi-supervisionada.
Aprendizagem Semi-supervisionada Variacional
Paradigma que combina inferência variacional com dados parcialmente supervisionados para uma modelagem probabilística unificada.
Classificador Latente
Classificador que opera diretamente no espaço latente do VAE, explorando as representações aprendidas para uma melhor generalização.
Aprendizagem de Tarefas Auxiliares
Aprendizagem multi-tarefas onde a reconstrução serve como tarefa auxiliar para melhorar o desempenho da classificação principal.