Tanh
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A função tangente hiperbólica (Tanh) é uma função de ativação não linear comumente usada …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Aprendizado de similaridade
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O aprendizado de similaridade foca no treinamento de modelos para mapear entradas em um …
Sentence Transformers
Definition
Os Sentence Transformers são extensões dos modelos Transformer tradicionais (como o …
Truque de Reparametrização
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O truque de reparametrização é um método fundamental utilizado em autoencoders …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio é um kit de ferramentas abrangente projetado para facilitar o …
Produto de Especialistas
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O Produto de Especialistas (PoE) é um método para construir distribuições de …
Aprendizado de Representação Multimodal
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O aprendizado de representação multimodal envolve o treinamento de modelos para processar …
Colapso de Modo
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Em GANs, o colapso de modo ocorre quando o gerador aprende a explorar fraquezas no …
Hipótese do Varifold
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Esta hipótese explica por que o aprendizado profundo funciona eficazmente apesar da …
Rede Highway
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As Redes Highway foram projetadas para abordar o problema do gradiente desaparecente no …
Camada Oculta
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Uma camada oculta consiste em neurônios que recebem entradas das camadas anteriores, …
Hardware para inteligência artificial
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Hardware de IA refere-se a dispositivos de computação especializados otimizados para o …
Acúmulo de Gradientes
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Esta estratégia de otimização permite que modelos de aprendizado profundo sejam treinados …
Unidade Recorrente com Portas (GRU)
Definition
Uma Unidade Recorrente com Portas (GRU) é uma célula especializada de rede neural …
Feature Learning
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O aprendizado de features, frequentemente associado ao deep learning, permite que os …
Modelo baseado em energia
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Os Modelos Baseados em Energia (MBEs) definem uma distribuição de probabilidade sobre os …
Dupla Queda
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A dupla queda desafia o trade-off tradicional entre viés e variância, mostrando que …
Adaptação de Domínio
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A adaptação de domínio aborda o desafio quando os dados de treinamento e teste vêm de …
Descida de Gradiente Estocástica Diferencialmente Privada
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DP-SGD é uma variante da Descida de Gradiente Estocástica projetada para proteger a …
BERT
Definition
O BERT é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em transformadores para o …
Normalização em Lote
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Este método ajusta e escala as ativações para terem média zero e variância unitária …
AlphaChip
Definition
O AlphaChip é um sistema de IA especializado projetado para automatizar e aprimorar o …
Ataque adversarial
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Os ataques adversariais exploram as vulnerabilidades das redes neurais introduzindo ruído …
Visão Computacional
Definition
Visão Computacional (CV) é um ramo da inteligência artificial que treina computadores …
Conexão Residual
Definition
As conexões residuais, também conhecidas como conexões de salto (skip connections), …
Rede Neural Recorrente
Definition
As RNNs são projetadas para reconhecer padrões em sequências de dados, como texto, …
ReLU
Definition
A ReLU é amplamente utilizada em redes neurais de aprendizado profundo devido à sua …
Memória de Longo e Curto Prazo
Definition
As redes LSTM resolvem o problema do gradiente desaparecente comum nas RNNs padrão, …
Dropout
Definition
Em redes neurais, o dropout previne o sobreajuste removendo temporariamente um …
Função de Ativação
Definition
Uma função de ativação introduz não-linearidade em uma rede neural, permitindo que ela …
pré-treinado
Definition
Um modelo pré-treinado é um modelo fundamental de IA que passou por treinamento extensivo …
baseado em difusão
Definition
Os modelos baseados em difusão são uma classe de IA generativa que cria novas amostras de …
Aprendizado por Transferência
Definition
O aprendizado por transferência aproveita modelos pré-treinados para melhorar o …
Pré-treinamento
Definition
O pré-treinamento é uma técnica fundamental no aprendizado profundo, onde um modelo …
Atenção Multi-Cabeça
Definition
A Atenção Multi-Cabeça estende o mecanismo de atenção padrão executando-o várias vezes em …
Rede Neural
Definition
Uma rede neural é uma série de algoritmos que busca reconhecer relacionamentos …
Modelo de Linguagem Grande
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Os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são sistemas avançados de inteligência artificial …
Difusão
Definition
Os modelos de difusão são uma classe de IA generativa que aprende a reverter um processo …
Adam
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Adam (Adaptive Moment Estimation) é um algoritmo de otimização baseado em gradiente de …
Ajuste Fino (Fine-tuning)
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O ajuste fino envolve pegar um modelo já treinado em um grande conjunto de dados geral e …
Rede Neural Convolucional
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As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são projetadas para aprender automaticamente e de …
Mecanismo de Atenção
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Um mecanismo de atenção permite que um modelo avalie dinamicamente a importância de …