Similaridade Tversky Diferenciável em Deep Learning

Introdução de similaridade Tversky diferenciável que modela similaridade assimétrica com base em características comuns e distintas.

Definição de Camada de Similaridade Tversky e Camada de Projeção Tversky como novos blocos para redes neurais.

Demonstração de maior poder expressivo ao emular a função XOR num único neurônio Tversky.

Melhoria de desempenho em reconhecimento de imagem (ResNet-50) e modelagem de linguagem (GPT-2) com redução de parâmetros e perplexidade.

Interpretabilidade inerente, pois protótipos e características aprendidas correspondem a padrões humanos reconhecíveis.

Confirmação empírica da hipótese de saliência de Tversky, com o modelo aprendendo consistentemente α > β.

Potencial de extensão aos mecanismos de atenção e arquiteturas transformer para aplicações futuras.