Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Posterior de Inferência
Distribuição de probabilidade sobre as variáveis latentes condicionalmente aos dados observados, aproximada pelo codificador do VAE, pois seu cálculo exato é frequentemente intratável.
Prior no Espaço Latente
Distribuição de probabilidade a priori escolhida para as variáveis latentes, tipicamente uma gaussiana isotrópica padrão N(0, I), que serve como regularizador e facilita a amostragem para a geração.
Colapso Posterior (Posterior Collapse)
Problema de treinamento onde o codificador produz distribuições latentes quase idênticas ao prior, ignorando os dados de entrada e tornando o decodificador incapaz de usar a informação latente para a geração.
VAE Condicional (Conditional VAE)
Variante do VAE onde a geração é condicionada por informações adicionais, como um rótulo de classe ou atributos, integradas no codificador e no decodificador para um controle direcionado.
Autoencoder Variacional de Desruído (Denoising VAE)
Extensão do VAE treinada para reconstruir dados limpos a partir de versões corrompidas por ruído, melhorando a robustez da representação latente e a capacidade de generalização do modelo.
Desentrelaçamento dos Fatores Latentes (Disentanglement)
Objetivo que visa a que cada dimensão do espaço latente codifique um fator de variação semanticamente independente e interpretável dos dados, facilitando o controle e a interpretabilidade da geração.
VAE Hierárquico (Hierarchical VAE)
Arquitetura VAE de múltiplos níveis onde o espaço latente é estruturado em camadas, capturando abstrações em diferentes escalas e melhorando a modelagem de distribuições de dados complexas.
Inferência Variacional Amortizada (Amortized Variational Inference)
Método onde uma rede neural (o codificador) aprende a aproximar o cálculo da distribuição posterior para qualquer dado de entrada, evitando uma otimização custosa para cada amostra.