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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Rede de Protótipos

Arquitetura de meta-aprendizagem que cria protótipos de classe calculando a média dos embeddings dos exemplos de treinamento para classificar novas instâncias pela distância euclidiana mínima.

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Protótipo de Classe

Representação vetorial central de uma classe calculada como a média dos embeddings dos exemplos do conjunto de suporte, servindo como referência para a classificação.

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Softmax sobre Distâncias

Função de ativação que converte as distâncias negativas entre queries e protótipos em probabilidades de classificação usando a fórmula exp(-d) / Σ exp(-d).

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Perda Prototípica

Função de perda que otimiza o codificador para minimizar as distâncias intra-classe e maximizar as distâncias inter-classe no espaço dos protótipos.

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Vetorização de Protótipos

Processo de transformação dos exemplos de suporte em vetores numéricos únicos que representam as características essenciais de cada classe.

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Separação de Classes

Objetivo principal das redes de protótipos, visando maximizar a distância entre os protótipos de classes diferentes no espaço de embedding.

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Classificação Baseada em Distância

Abordagem alternativa aos classificadores parametrizados onde as previsões são baseadas na proximidade métrica às representações de classe, em vez de pesos aprendidos.

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Centroide de Classe

Ponto matemático que representa o centro de gravidade dos embeddings de uma classe, calculado como a média vetorial para formar o protótipo.

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Dimensão de Embedding

Tamanho do espaço vetorial no qual os protótipos e queries são representados, afetando a capacidade de discriminação do modelo.

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Função de Similaridade

Função matemática que quantifica a proximidade entre dois vetores, usada para comparar queries com protótipos em redes de protótipos.

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Aprendizagem por Episódio

Estratégia de treinamento onde cada lote constitui uma tarefa few-shot completa, permitindo ao modelo aprender capacidades de generalização rápida.

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Representação Prototípica

Modelo de classificação onde cada classe é representada por um vetor único que captura as características essenciais dos exemplos disponíveis.

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