Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Transformação Estocástica
Processo matemático que aplica transformações aleatórias progressivas aos dados, permitindo uma transição controlada entre distribuições probabilísticas no espaço latente.
Modelo de Score
Arquitetura de rede neural que aprende a prever o gradiente do campo de potencial de log-probabilidade, usada para inverter processos de difusão estocástica.
Processo de Difusão Reversa
Fase regressiva que aprende a remover ruído iterativamente dos dados, reconstruindo a amostra original a partir do ruído usando os gradientes de score estimados.
Equação de Fokker-Planck
Equação diferencial parcial que descreve a evolução temporal da densidade de probabilidade em processos de difusão, ligando diretamente a EDS à dinâmica distribucional.
Processo de Ornstein-Uhlenbeck
Processo estocástico estacionário com retorno à média, fundamentalmente usado em modelos de difusão para controlar a dinâmica de adição e remoção de ruído.
Taxa de Difusão
Parâmetro escalar que controla a intensidade do ruído adicionado a cada passo de tempo, determinando a velocidade e a estabilidade da transformação estocástica.
Cadeia de Markov Contínua
Processo estocástico de tempo contínuo onde os estados futuros dependem apenas do estado presente, fornecendo a base matemática para os modelos de difusão diferenciais.
Função de Score
Gradiente do logaritmo da densidade de probabilidade em relação aos dados, apontando para regiões de alta densidade e guiando a desconstrução do ruído em modelos generativos.
Tempo de Difusão Contínuo
Parâmetro real positivo normalizado em [0,1] que representa a evolução contínua do processo estocástico, permitindo uma formulação diferencial unificada.
Gradientes de Score Estimados
Aproximações numéricas dos gradientes de log-verossimilhança calculadas por redes neurais, substituindo os gradientes analíticos inacessíveis em distribuições complexas.