Tanh
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Die hyperbolische Tangens-Funktion (Tanh) ist eine nichtlineare Aktivierungsfunktion, die …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Ähnlichkeitslernen
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Beim Ähnlichkeitslernen werden Modelle trainiert, um Eingaben in einen Vektorraum …
Sentence Transformers
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Sentence Transformers sind Erweiterungen traditioneller Transformer-Modelle (wie BERT), …
Reparametrisierungstrick
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Der Reparametrisierungstrick ist eine fundamentale Methode, die in variationalen …
Pyannote Audio
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Pyannote Audio ist ein umfassendes Toolkit, das darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und …
Produkt der Experten
Definition
Das Produkt der Experten (PoE) ist eine Methode zur Konstruktion komplexer …
Multimodales Repräsentationslernen
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Das multimodale Repräsentationslernen umfasst das Training von Modellen, um Informationen …
Mode Collapse
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Bei GANs tritt Mode Collapse auf, wenn der Generator lernt, Schwächen des Diskriminators …
Mannigfaltigkeits-Hypothese
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Diese Hypothese erklärt, warum Deep Learning trotz des Fluchs der Dimensionalität …
Highway Network
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Highway Networks wurden entwickelt, um das Problem des verschwindenden Gradienten im Deep …
Versteckte Schicht
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Eine versteckte Schicht besteht aus Neuronen, die Eingaben von vorherigen Schichten …
Hardware für künstliche Intelligenz
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KI-Hardware bezeichnet spezialisierte Rechengeräte, die für die massive parallele …
Gradientenakkumulation
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Diese Optimierungsstrategie ermöglicht es, Deep-Learning-Modelle mit effektiven …
Gated Recurrent Unit
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Eine Gated Recurrent Unit (GRU) ist eine spezialisierte Zelle eines rekurrenten …
Feature Learning
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Feature Learning, oft mit Deep Learning assoziiert, ermöglicht es Modellen, hierarchische …
Energiebasiertes Modell
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Energiebasierte Modelle (EBMs) definieren eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über …
Domänenanpassung
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Die Domänenanpassung adressiert die Herausforderung, wenn Trainings- und Testdaten aus …
Double Descent
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Double Descent stellt den traditionellen Bias-Varianz-Tradeoff in Frage, indem es zeigt, …
Differenziell privater stochastischer Gradientenabstieg
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DP-SGD ist eine Variante des Stochastic Gradient Descent, die entwickelt wurde, um die …
BERT
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BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist eine von Google …
Batch-Normalisierung
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Diese Methode passt und skaliert Aktivierungen so an, dass sie innerhalb jedes …
AlphaChip
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AlphaChip ist ein spezialisiertes KI-System, das darauf ausgelegt ist, die Platzierung …
Adversarialer Angriff
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Adversariale Angriffe nutzen die Anfälligkeiten neuronaler Netze aus, indem sie subtile …
Computer Vision
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Computer Vision (CV) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computer trainiert, …
Residualverbindung
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Residualverbindungen, auch Skip-Connections genannt, ermöglichen den Fluss von Gradienten …
Recurrent Neural Network
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RNNs sind darauf ausgelegt, Muster in Datenfolgen wie Text, Genomen, Handschrift oder …
ReLU
Definition
ReLU wird aufgrund seiner Recheneffizienz und seiner Fähigkeit, das Problem des …
Long Short-Term Memory (LSTM)
Definition
LSTM-Netze lösen das Problem des verschwindenden Gradienten, das bei Standard-RNNs häufig …
Dropout
Definition
In neuronalen Netzen verhindert Dropout Überanpassung, indem während jedes …
Aktivierungsfunktion
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Eine Aktivierungsfunktion führt Nichtlinearität in ein neuronales Netzwerk ein und …
Vorab trainiert (Pre-Trained)
Definition
Ein vorab trainiertes Modell ist ein fundamentales KI-Modell, das einem umfangreichen …
diffusionsbasiert
Definition
Diffusionsbasierte Modelle sind eine Klasse generativer KI, die neue Datenstichproben …
Transferlernen
Definition
Transferlernen nutzt vortrainierte Modelle, um die Leistung zu verbessern und die …
Pre-Training
Definition
Pre-Training ist eine grundlegende Technik im Deep Learning, bei der ein Modell breite …
Neural Network
Definition
Ein neuronales Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die versuchen, zugrunde liegende …
Multi-Head Attention
Definition
Multi-Head Attention erweitert den Standard-Aufmerksamkeitsmechanismus, indem er mehrere …
Großes Sprachmodell
Definition
Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche KI-Systeme auf Basis von …
Diffusion
Definition
Diffusionsmodelle sind eine Klasse generativer KI, die lernen, einen stochastischen …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) ist ein beliebter Optimierungsalgorithmus erster …
Feinabstimmung
Definition
Feinabstimmung beinhaltet die Weiterentwicklung eines Modells, das bereits auf einem …
Faltungsneuronales Netz
Definition
Faltungsneuronale Netze (CNNs) sind darauf ausgelegt, räumliche Hierarchien von Merkmalen …
Aufmerksamkeitsmechanismus
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Ein Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es einem Modell, die Bedeutung verschiedener …