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Educação e Teoria dos Jogos
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Difusão Latente: Comprimir Antes de Gerar
A difusão latente não remove ruído de pixels. Primeiro comprime a imagem, depois aprende a gerar dentro do espaço que o autoencoder decidiu preservar.
BYOL: Aprender sem Negativos sem Entregar Tudo ao Colapso
O BYOL retira todos os negativos do SimCLR e pede que uma rede rápida alcance um alvo lento. A perda é curta; explicar por que a solução não colapsa exige...
Autoencoders: o Gargalo, a Reconstrução e o Latente
Uma rede com milhões de parâmetros não merece aplausos por descobrir que x é igual a x. O autoencoder só começa a aprender quando copiar deixa de ser a saída...
BERT: O Encoder que Lê dos Dois Lados
BERT não prevê a próxima palavra. Ele esconde partes do texto, consulta os dois lados e transforma cada posição em uma representação contextual pronta para ser adaptada.
Masked Language Modeling: Esconder Tokens para Aprender Contexto
Esconder uma palavra parece uma brincadeira escolar. No BERT, essa brincadeira cria bilhões de exemplos sem rótulos e força cada token a prestar contas ao contexto dos dois lados.
