Tanh
Definition
Funkce hyperbolického tangensu (Tanh) je nelineární aktivační funkce běžně používaná v …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Učení podobnosti
Definition
Učení podobnosti se zaměřuje na trénování modelů, aby mapovaly vstupy do vektorového …
Transformery pro věty
Definition
Transformery pro věty jsou rozšířením tradičních modelů Transformer (jako je BERT), které …
Reparametrizační trik
Definition
Reparametrizační trik je základní metoda používaná v variabilních autoenkodérech a jiných …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio je komplexní sada nástrojů navržená tak, aby usnadnila vývoj a nasazování …
Součin expertů
Definition
Součin expertů (PoE) je metoda pro konstrukci složitých pravděpodobnostních rozdělení …
Vícemodální učení reprezentací
Definition
Vícemodální učení reprezentací zahrnuje trénování modelů k zpracování a integraci …
Kolaps módu
Definition
V GAN dochází k kolapsu módu, když se generátor naučí zneužívat slabiny diskriminátora …
Hypotéza mnohosti
Definition
Tato hypotéza vysvětluje, proč hluboké učení funguje efektivně navzdory prokletí …
Highway síť
Definition
Highway sítě jsou navrženy tak, aby řešily problém mizejícího gradientu v hlubokém učení …
Skrytá vrstva
Definition
Skrytá vrstva se skládá z neuronů, které přijímají vstupy z předchozích vrstev, aplikují …
Hardware pro umělou inteligenci
Definition
Hardware pro AI označuje specializovaná výpočetní zařízení optimalizovaná pro masivní …
Akumulace gradientů
Definition
Tato optimalizační strategie umožňuje trénovat hluboké učebné modely s efektivními …
Gated Recurrent Unit (GRU)
Definition
Gated Recurrent Unit (GRU) je specializovaná buňka rekurentní neuronové sítě (RNN) …
Učení funkcí
Definition
Učení funkcí, často spojované s hlubokým učením, umožňuje modelům učit hierarchické …
Model založený na energii
Definition
Modely založené na energii (EBM) definují pravděpodobnostní rozložení nad vstupními daty …
Adaptace domény
Definition
Adaptace domény řeší problém, kdy trénovací a testovací data pocházejí z různých …
Dvojitý pokles
Definition
Dvojitý pokles zpochybňuje tradiční kompromis mezi zkreslením a rozptylem tím, že …
Diferenciálně soukromý stochastický gradientní sestup
Definition
DP-SGD je varianta Stochastického gradientního sestupu navržená k ochraně soukromí …
BERT
Definition
BERT je technika strojového učení založená na transformerech pro předtrénování v oblasti …
Batch normalizace
Definition
Tato metoda upravuje a škáluje aktivace tak, aby měly nulovou střední hodnotu a jednotný …
AlphaChip
Definition
AlphaChip je specializovaný systém AI navržený k automatizaci a vylepšování umístění a …
Adverzální útok
Definition
Adverzální útoky využívají zranitelnosti neuronových sítí zavedením jemného šumu do …
Vize (Počítačové vidění)
Definition
Počítačové vidění (CV) je odvětví umělé inteligence, které učí počítače získávat …
Reziduální připojení
Definition
Reziduální připojení, známá také jako přeskoková připojení (skip connections), umožňují …
Rekurzivní neuronová síť
Definition
RNN jsou navrženy tak, aby rozpoznávaly vzory v posloupnostech dat, jako je text, genomy, …
ReLU
Definition
ReLU je široce používána v hlubokých neuronových sítích díky své výpočetní efektivitě a …
Dlouhá krátkodobá paměť
Definition
Sítě LSTM řeší problém mizejícího gradientu běžný u standardních RNN pomocí stavu buňky a …
Dropout
Definition
V neuronových sítích dropout zabraňuje přeučení dočasným odstraněním náhodné podmnožiny …
Aktivační funkce
Definition
Aktivační funkce zavádí do neuronové sítě nelinearitu, což jí umožňuje učit se složité …
předem trénovaný
Definition
Předem trénovaný model je základní umělá inteligence, která prošla rozsáhlým tréninkem na …
difuzní
Definition
Difuzní modely jsou třídou generativní AI, která vytváří nové vzorky dat iterativním …
Přenosné učení
Definition
Přenosné učení využívá předtrénované modely k zlepšení výkonu a snížení času tréninku na …
Předvýcvik
Definition
Předvýcvik je základní technika v hlubokém učení, kde se model učí široké rysy a vzory z …
Neuronová síť
Definition
Neuronová síť je řada algoritmů, které se snaží rozpoznat skryté vztahy v sadě dat …
Multi-Head Attention
Definition
Multi-Head Attention rozšiřuje standardní mechanismus pozornosti tím, že jej spouští …
Velký jazykový model
Definition
Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy umělé inteligence založené na …
Difúze
Definition
Difuzní modely jsou třídou generativní AI, která se učí obrátit stochastický proces …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) je populární optimalizační algoritmus prvního řádu …
Doladění (Fine-tuning)
Definition
Doladění zahrnuje vzít model již trénovaný na velké, obecné datové sadě a dále ho …
Konvoluční neuronová síť
Definition
Konvoluční neuronové sítě (CNN) jsou navrženy tak, aby automaticky a adaptivně učily …
Mechanismus pozornosti
Definition
Mechanismus pozornosti umožňuje modelu dynamicky vážit význam různých prvků ve vstupní …