Rede Neural Recorrente Adaptativa a Domínio
Uma Rede Neural Recorrente Adaptativa a Domínio (DA-RNN) é uma rede neural recorrente treinada num domínio de origem e adaptada a um domínio de destino utilizando técnicas de adaptação de domínio, como treino adversarial, alinhamento de características ou ajuste fino. Permite que modelos sequenciais generalizem entre domínios quando dados rotulados do domínio de destino são escassos ou indisponíveis.
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Fontes
- Ganin, Y., Ustunova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(59), 1–35. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Recurrent Neural Network (DA-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/domain-adaptive-recurrent-neural-network
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