Tanh
Definition
Funktionen for hyperbolsk tangens (Tanh) er en ikke-lineær aktiveringsfunktion, der …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Læring af lighed
Definition
Læring af lighed fokuserer på at træne modeller til at afbilde input ind i et vektorrum, …
Sentence Transformers
Definition
Sentence Transformers er udvidelser af traditionelle Transformer-modeller (som BERT), der …
Reparameteriseringstricket
Definition
Reparameteriseringstricket er en fundamental metode, der bruges i variational …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio er et omfattende værktøjskit designet til at lette udviklingen og …
Ekspertprodukt
Definition
Ekspertproduktet (PoE) er en metode til at konstruere komplekse sandsynlighedsfordelinger …
Multimodal repræsentationslæring
Definition
Multimodal repræsentationslæring indebærer træning af modeller til at behandle og …
Mode Collapse
Definition
I GANs opstår mode collapse, når generatoren lærer at udnytte svagheder i diskriminatoren …
Manifoldhypotesen
Definition
Denne hypotese forklarer, hvorfor dyb læring fungerer effektivt trods dimensionens …
Highway-netværk
Definition
Highway Networks er designet til at adressere problemet med forsvindende gradienter i …
Skjult Lag
Definition
Et skjult lag består af neuroner, der modtager input fra tidligere lag, anvender vægte og …
Hardware til kunstig intelligens
Definition
AI-hardware refererer til specialiserede computing-enheder optimeret til den massive …
Gradient Accumulation
Definition
Denne optimeringsstrategie gør det muligt at træne dybe læringsmodeller med effektive …
Gated Recurrent Unit
Definition
En Gated Recurrent Unit (GRU) er en specialiseret celle i et rekurrent neuralt netværk …
Funktionslæring
Definition
Funktionslæring, ofte forbundet med dyb læring, gør det muligt for modeller at lære …
Energbaseret model
Definition
Energbaserede modeller (EBM’er) definerer en sandsynlighedsfordeling over inputdata …
Dobbelt faldkurve
Definition
Dobbelt faldkurve udfordrer den traditionelle bias-varians-handel ved at vise, at stærkt …
Domæneadaptation
Definition
Domæneadaptation adresserer udfordringen, når trænings- og testdata stammer fra …
Differentially private stochastic gradient descent
Definition
DP-SGD er en variant af Stochastic Gradient Descent designet til at beskytte …
Bert
Definition
BERT er en transformer-baseret maskinlæringsmetode til fortræning af naturlig …
Batch-normalisering
Definition
Denne metode justerer og skalerer aktiveringerne for at have nul middelværdi og varians …
AlphaChip
Definition
AlphaChip er et specialiseret AI-system designet til at automatisere og forbedre …
Adversarial angreb
Definition
Adversarial angreb udnytter sårbarhederne i neurale netværk ved at indføre subtil støj i …
Computersyn
Definition
Computersyn (CV) er en gren af kunstig intelligens, der træner computere i at udlede …
Residual Connection
Definition
Residual connections, også kendt som skip connections, tillader gradienter at flyde …
Recurrent Neural Network
Definition
RNN’er er designet til at genkende mønstre i datasekvenser såsom tekst, …
ReLU
Definition
ReLU er meget udbredt i neurale netværk inden for deep learning på grund af sin …
Lang Sigtkorttidshukommelse
Definition
LSTM-netværk adresserer problemet med forsvindende gradienter, der er almindeligt i …
Dropout
Definition
I neurale netværk forhindrer dropout overtilpasning ved midlertidigt at fjerne et …
Aktiveringsfunktion
Definition
En aktiveringsfunktion introducerer ikke-linearitet i et neuralt netværk, hvilket gør det …
fortrænet
Definition
En fortrænet model er en grundlæggende AI-model, der har gennemgået omfattende træning på …
diffusionsbaseret
Definition
Diffusionsbaserede modeller er en klasse af generativ AI, der skaber nye datasamples ved …
Transfer Learning
Definition
Transfer Learning udnytter fortrænede modeller til at forbedre ydeevnen og reducere …
For-træning
Definition
For-træning er en grundlæggende teknik inden for dyb læring, hvor en model lærer brede …
Neuralt netværk
Definition
Et neuralt netværk er en serie af algoritmer, der forsøger at genkende underliggende …
Multi-Head Attention
Definition
Multi-Head Attention udvider den standard opmærksomhedsmechanisme ved at køre den flere …
Stort Sprogmodel (Large Language Model)
Definition
Store sprogmodeller (LLM’er) er avancerede kunstige intelligenssystemer baseret på …
Diffusion
Definition
Diffusionsmodeller er en klasse af generativ AI, der lærer at vende en stokastisk proces …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) er en populær førsteordens gradientbaseret …
Finjustering
Definition
Finjustering indebærer at tage en model, der allerede er trænet på et stort, generelt …
Konvolutionalt Neuralt Netværk
Definition
Konvolutionale neurale netværk (CNN’er) er designet til automatisk og adaptivt at …
Opmærksomheds mekanisme
Definition
En opmærksomheds mekanisme giver en model mulighed for dynamisk at vægte betydningen af …