Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Quantificação de Níveis Variáveis
Abordagem que utiliza um número variável de bits para representar diferentes partes do modelo de acordo com sua importância ou distribuição.
Quantificação por Quantis
Técnica que divide a distribuição dos pesos em intervalos contendo um número igual de valores para uma representação equilibrada.
Quantificação por Agrupamento K-means
Método que utiliza o algoritmo K-means para identificar os centros de clusters ótimos como níveis de quantificação.
Quantificação Não-Uniforme com Viés
Abordagem que introduz um viés controlado nos intervalos para privilegiar certas regiões da distribuição dos pesos.
Quantificação Logarítmica
Técnica que utiliza uma escala logarítmica para os intervalos, particularmente eficaz para distribuições de cauda longa.
Quantificação por Distribuição de Probabilidade
Método que adapta os intervalos de quantificação de acordo com a densidade de probabilidade dos pesos em cada região.
Quantificação Híbrida
Combinação de técnicas uniformes e não-uniformes aplicadas a diferentes camadas ou partes do modelo neural.
Quantificação com Passo Variável
Abordagem onde o tamanho do passo de quantificação varia de acordo com a densidade local dos pesos para minimizar o erro de reconstrução.
Quantização por Entropia Mínima
Otimização dos níveis de quantização para minimizar a entropia do erro de quantização global.
Quantização por Otimização KL
Método que minimiza a divergência de Kullback-Leibler entre a distribuição original e quantizada dos pesos.
Quantização Não Uniforme Pós-Treinamento
Aplicação de técnicas de quantização não uniforme em um modelo já treinado sem retreinamento adicional.
Quantização Consciente da Distribuição
Abordagem que analisa e adapta a quantização com base na forma específica da distribuição dos pesos do modelo.
Quantização por Histograma Adaptativo
Técnica que utiliza um histograma adaptativo para determinar os intervalos de quantização ideais de acordo com a densidade local.
Quantização por Retropropagação
Método que otimiza os níveis de quantização durante o treinamento através da retropropagação do gradiente.
Quantização por Quantização Vetorial
Técnica que agrupa os pesos em vetores e aplica uma quantização não uniforme em nível vetorial em vez de escalar.