Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Codificação por Taxa
Método de codificação onde a informação é representada pela frequência média dos picos (spikes) durante um determinado período, independentemente do seu timing preciso. Este esquema converte valores contínuos em taxas de descarga proporcionais à intensidade do sinal de entrada.
Codificação Temporal
Paradigma de codificação onde a informação está contida nos padrões temporais precisos dos picos, em vez da sua frequência média. Esta abordagem explora a riqueza informacional do timing relativo entre picos para uma representação mais eficiente.
Codificação por Ordem (Rank Coding)
Esquema de codificação onde a ordem de ativação dos neurónios representa a informação, com os neurónios mais ativos a descarregar primeiro. Este método é particularmente eficaz para estímulos de variação rápida e permite uma discriminação fina de padrões.
Codificação por Latência
Técnica de codificação onde o tempo decorrido entre o estímulo e o primeiro pico de um neurónio codifica a magnitude do sinal. Entradas mais fortes geram latências mais curtas, criando uma representação temporal da intensidade.
Codificação de Poisson
Modelo estocástico onde os picos são gerados de acordo com um processo de Poisson, cuja taxa depende da intensidade do sinal de entrada. Esta abordagem capta a variabilidade natural das descargas neuronais, preservando a informação de taxa.
Codificação por Fase
Método de codificação onde a informação é representada pela fase relativa dos picos em relação a uma oscilação de referência ou a outros picos. Este esquema é particularmente adequado para sinais periódicos e redes sincronizadas.
Codificação por Intervalo Inter-Pico (Inter-Spike Interval Coding)
Técnica onde as durações entre picos consecutivos do mesmo neurónio codificam a informação, criando padrões temporais característicos. Este método permite uma representação de alta resolução das dinâmicas temporais do sinal.
Codificação por População
Estratégia de codificação distribuída onde a informação é representada coletivamente pela atividade de um conjunto de neurónios, em vez de unidades individuais. Esta abordagem oferece maior robustez e uma capacidade de representação expandida.
Codificação por tempo de primeiro pico
Variante da codificação por latência onde apenas o tempo do primeiro pico após um estímulo é usado para codificar a informação, sendo os picos subsequentes ignorados. Este método otimiza a eficiência energética e a rapidez de processamento.
Codificação por modulação de frequência
Esquema de codificação onde a frequência instantânea dos picos modula para representar as variações temporais do sinal de entrada. Esta abordagem captura eficazmente as dinâmicas rápidas e as transições em dados contínuos.
Codificação por sincronização
Método onde a sincronicidade temporal entre os picos de diferentes neurónios codifica relações estruturadas nos dados. Este esquema é particularmente poderoso para representar correlações e padrões complexos.
Codificação por correlação
Técnica de codificação baseada nos padrões de correlação temporal entre os trens de picos de diferentes neurónios. Esta abordagem permite representar dependências estatísticas complexas nos dados de entrada.
Codificação por limiar adaptativo
Mecanismo onde o limiar de descarga de um neurónio se ajusta dinamicamente em função do histórico dos picos, permitindo uma adaptação às características estatísticas do sinal. Este método otimiza a faixa dinâmica de deteção.
Codificação por rajada (burst)
Esquema de codificação onde grupos de picos próximos (rajadas) representam eventos significativos, com a estrutura temporal interna da rajada a transportar informação adicional. Este método é eficaz para detetar transições rápidas.
Codificação por modulação de amplitude
Técnica onde a amplitude dos potenciais pós-sinápticos ou a intensidade dos picos modula para codificar a informação quantitativa. Esta abordagem combina eficiência energética e precisão na representação de valores contínuos.