Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Modelos Gerativos de Grafos
Arquitetura de redes neurais projetada para aprender a distribuição subjacente dos grafos e gerar novas estruturas de grafos com propriedades semelhantes aos dados de treinamento.
GraphVAE
Autoencoder Variacional adaptado para grafos que utiliza um espaço latente contínuo para aprender uma distribuição probabilística sobre as estruturas de grafos e permitir a amostragem de novos grafos.
GraphGAN
Rede Adversarial Generativa aplicada a grafos onde um gerador cria estruturas de grafos e um discriminador avalia sua autenticidade em relação a grafos reais.
GraphRNN
Modelo gerativo sequencial que utiliza redes neurais recorrentes para gerar grafos nó por nó, modelando a distribuição das sequências de adição de arestas.
Geração de Grafos Moleculares
Aplicação especializada de modelos gerativos de grafos para a criação de novas estruturas moleculares válidas com propriedades químicas desejadas.
Modelos Autorregressivos de Grafos
Abordagem gerativa que decompõe a probabilidade conjunta de um grafo em produto de probabilidades condicionais para gerar sequencialmente os nós e arestas.
Modelos de Grafos Baseados em Fluxo
Modelos gerativos que utilizam transformações bijetoras para mapear entre o espaço dos grafos e um espaço latente simples, permitindo uma geração exata e uma estimativa de densidade.
Modelos de Difusão de Grafos
Modelos gerativos que aplicam progressivamente ruído aos grafos de treinamento e depois aprendem a inverter esse processo para gerar novas estruturas de grafos.
Fluxos de Normalização de Grafos
Séries de transformações invertíveis sobre grafos que permitem modelagem exata da distribuição e amostragem eficiente de novos grafos.
VAE Baseado em Grafos
Autoencoder Variacional especificamente projetado para lidar com a natureza invariante à permutação dos grafos e sua estrutura topológica complexa.
Redes Convolucionais de Grafos para Geração
Uso de GNNs como codificadores ou decodificadores em modelos gerativos para capturar dependências estruturais durante a geração de grafos.
Redes de Atenção de Grafos para Geração
Mecanismo de atenção adaptado para grafos para ponderar seletivamente a influência de diferentes partes do grafo durante o processo gerativo.
Transformadores de Grafos para Geração
Arquitetura transformer modificada para processar estruturas de grafos incorporando vieses estruturais e mecanismos de atenção específicos para grafos.
Aprendizado por Reforço de Grafos para Geração
Abordagem que trata a geração de grafos como um processo de decisão sequencial onde um agente aprende a construir grafos ótimos por tentativas e recompensas.
Modelos Baseados em Energia de Grafos
Modelos gerativos que definem uma função de energia sobre grafos onde grafos de baixa energia são mais prováveis, usando amostragem tipo MCMC.
Modelos Implícitos de Grafos
Modelos gerativos que definem implicitamente a distribuição de grafos sem forma explícita, usando técnicas como GANs ou modelos baseados em score.
Redes Neurais ODEs
Equações diferenciais ordinárias aplicadas a grafos para modelar dinâmicas contínuas no espaço latente e gerar grafos por resolução numérica.
Inferência Variacional de Grafos
Técnica de inferência aproximada adaptada a grafos para estimar as distribuições posteriores nos modelos gerativos probabilísticos de grafos.
Modelos de Espaço Latente de Grafos
Representação de grafos em um espaço latente de baixa dimensionalidade onde as distâncias e relações geométricas codificam a estrutura topológica do grafo original.
Geração Sequencial de Grafos
Paradigma gerativo que constrói grafos passo a passo, tipicamente adicionando sequencialmente nós e suas conexões de acordo com uma política aprendida.