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Educação e Teoria dos Jogos
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SimCLR: Aprender por Contraste e Pagar pelos Negativos
SimCLR troca o decoder por uma disputa geométrica: duas versões da mesma imagem devem se encontrar; todas as outras no lote tentam separá-las.
MAE: Mascarar 75% da Imagem e Reconstruir o que Falta
O MAE leva o mascaramento da linguagem para imagens, mas explora uma assimetria decisiva: o encoder pesado nunca processa os patches ocultos.
DINO: Autodestilação e Objetos que Emergem da Atenção
DINO troca a regressão vetorial do BYOL por distribuições aguçadas e centralizadas. A combinação aprende sem negativos e faz objetos aparecerem nos mapas de atenção.
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...
