Uma rede determinística é uma rede em que a saída é completamente determinada pela entrada. Em outras palavras, dada a mesma entrada, a rede sempre produzirá a mesma saída. Não há aleatoriedade ou estocástica envolvida.

Isso contrasta com uma rede estocástica (ou rede probabilística), onde a saída é influenciada por elementos aleatórios, o que significa que a mesma entrada pode levar a diferentes saídas em diferentes execuções.

Aqui está um colapso:

* Redes determinísticas: Essas redes são previsíveis. Uma vez que a arquitetura (pesos, camadas, funções de ativação etc.) é corrigida, a resposta a uma dada entrada é sempre a mesma. A maioria das redes neurais tradicionais de alimentação com pesos fixos é determinística.

* Redes estocásticas: Essas redes incorporam aleatoriedade, geralmente através de técnicas como o abandono (ignorando temporariamente os neurônios durante o treinamento), adicionando ruído a entradas ou pesos ou usando funções de ativação estocástica. Essa aleatoriedade pode melhorar a generalização e a robustez, mas torna a saída menos previsível para uma determinada entrada.


Implicações:

* Reprodutibilidade: Redes determinísticas são altamente reproduzíveis. Os mesmos resultados podem ser alcançados repetidamente.
* Depuração: Mais fácil de depurar porque o comportamento é consistente e previsível.
* Treinamento: Pode convergir mais devagar ou ficar preso nos ótimos locais em comparação com redes estocásticas em alguns casos.
* Generalização: Às vezes, pode levar ao excesso de ajuste se não for projetado cuidadosamente.


Em resumo, a principal diferença está na presença ou ausência de aleatoriedade na operação da rede. A escolha entre uma rede determinística e estocástica depende da aplicação específica e de seus requisitos para previsibilidade, robustez e capacidade de generalização.