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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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GAN Desdobrado (Unrolled GAN)

Técnica onde o discriminador é treinado antecipando as futuras atualizações do gerador, 'desdobrando' a otimização por vários passos para fornecer um gradiente mais estável e prevenir o colapso de modos.

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Função de Perda de Busca de Modos (Mode Seeking Loss)

Função de perda projetada para penalizar a similaridade entre amostras geradas a partir de diferentes vetores latentes, encorajando explicitamente o gerador a explorar e representar todos os modos da distribuição de dados.

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GAN Sensível à Diversidade (Diversity-Sensitive GAN - DSGAN)

Variante de GAN que integra uma métrica de diversidade diretamente na função de perda do gerador, penalizando-o pela produção de amostras redundantes e incentivando-o a cobrir todo o espaço de dados.

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Regra de Atualização de Duas Escalas de Tempo (Two Time-Scale Update Rule - TTUR)

Método de otimização que utiliza diferentes taxas de aprendizado para o gerador e o discriminador, frequentemente com uma taxa mais lenta para o gerador, para melhorar a convergência e a estabilidade, reduzindo o colapso de modos.

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PackGAN

Abordagem onde o discriminador avalia 'pacotes' de amostras geradas e reais simultaneamente, forçando-o a considerar as relações entre as amostras e a encorajar o gerador a produzir saídas mais diversas.

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Regularizador Repulsivo (Repulsive Regularizer)

Regularizador adicionado à função de perda do gerador que penaliza a proximidade das saídas geradas no espaço de características, criando uma força de 'repulsão' para manter a diversidade e combater o colapso de modos.

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Ruído de Instância (Instance Noise)

Método que consiste em adicionar ruído aleatório às entradas do discriminador (reais e geradas) para suavizar sua função de decisão, impedindo o gerador de se comprometer prematuramente com um número limitado de modos.

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Regularização por Consenso (Consensus Regularization)

Estratégia onde múltiplos discriminadores ou um conjunto de discriminadores são treinados, e o gerador é regularizado para produzir saídas que obtenham um consenso, o que o impede de se ajustar excessivamente a um único discriminador e de colapsar em modo.

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