Tanh
Definition
Funkcja tangensa hiperbolicznego (Tanh) to nieliniowa funkcja aktywacji powszechnie …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Uczenie podobieństwa
Definition
Uczenie podobieństwa koncentruje się na trenowaniu modeli w celu mapowania danych …
Transformery zdań
Definition
Transformery zdań są rozszerzeniem tradycyjnych modeli Transformer (takich jak BERT), …
Trik reparametryzacji
Definition
Trik reparametryzacji to fundamentalna metoda stosowana w wariacyjnych autoenkoderach i …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio to kompleksowy zestaw narzędzi zaprojektowany tak, aby ułatwić rozwój i …
Produkt ekspertów
Definition
Produkt Ekspertów (PoE) to metoda konstruowania złożonych rozkładów prawdopodobieństwa …
Uczenie reprezentacji multimodalnych
Definition
Uczenie reprezentacji multimodalnych obejmuje trenowanie modeli do przetwarzania i …
Zawalenie się trybu (Mode Collapse)
Definition
W GAN-ach zawalenie się trybu występuje, gdy generator uczy się wykorzystywać słabości …
Hipoteza rozmaitości
Definition
Hipoteza ta wyjaśnia, dlaczego głębokie uczenie działa skutecznie mimo klątwy …
Sieć autostradowa
Definition
Sieci Highway (Autostradowe) zostały zaprojektowane, aby rozwiązać problem zanikającego …
Warstwa ukryta
Definition
Warstwa ukryta składa się z neuronów, które odbierają dane wejściowe z poprzednich …
Sprzęt do sztucznej inteligencji
Definition
Sprzęt AI odnosi się do specjalistycznych urządzeń obliczeniowych zoptymalizowanych pod …
Akumulacja Gradientów
Definition
Ta strategia optymalizacji pozwala trenować modele uczenia głębokiego z efektywnymi …
Zablokowana jednostka rekurencyjna (GRU)
Definition
Zablokowana jednostka rekurencyjna (GRU) to specjalizowana komórka rekurencyjnej sieci …
Uczenie cech
Definition
Uczenie cech, często kojarzone z uczeniem głębokim, umożliwia modelom naukę …
Model oparty na energii
Definition
Modele Oparte na Energii (EBM) definiują rozkład prawdopodobieństwa nad danymi …
Adaptacja domeny
Definition
Adaptacja domeny rozwiązuje problem występujący, gdy dane treningowe i testowe pochodzą z …
Podwójny spadek
Definition
Podwójny spadek kwestionuje tradycyjny kompromis między obciążeniem a wariancją, …
Dyferencjalnie prywatny stochastyczny gradient zstępujący
Definition
DP-SGD to wariant Stochastycznego Gradientu Zstępującego zaprojektowany w celu ochrony …
BERT
Definition
BERT to technika uczenia maszynowego oparta na architekturze Transformer, służąca do …
Normalizacja wsadowa
Definition
Ta metoda dostosowuje i skaluje aktywacje tak, aby miały zerową średnią i jednostkową …
AlphaChip
Definition
AlphaChip to specjalistyczny system AI zaprojektowany do automatyzacji i ulepszania …
Atak adversarialny
Definition
Ataki adversarialne wykorzystują podatności sieci neuronowych poprzez wprowadzanie …
Widzenie komputerowe
Definition
Widzenie komputerowe (CV) to gałąź sztucznej inteligencji, która uczy komputery …
Połączenie rezydualne
Definition
Połączenia rezydualne, znane również jako połączenia pomijające (skip connections), …
Recurrent Neural Network
Definition
Sieci RNN są zaprojektowane tak, aby rozpoznawać wzorce w sekwencjach danych, takich jak …
ReLU
Definition
ReLU jest szeroko stosowana w sieciach neuronowych uczenia głębokiego ze względu na swoją …
Długokurkotrwała pamięć krótkotrwała (LSTM)
Definition
Sieci LSTM rozwiązują problem zanikającego gradientu występujący w standardowych sieciach …
Dropout
Definition
W sieciach neuronowych dropout zapobiega przeuczeniu poprzez tymczasowe usuwanie losowego …
Funkcja aktywacji
Definition
Funkcja aktywacji wprowadza nieliniowość do sieci neuronowej, umożliwiając jej naukę …
wcześniej wytrenowany
Definition
Model wcześniej wytrenowany to podstawowy model sztucznej inteligencji, który przeszedł …
oparty na procesie dyfuzji
Definition
Modele oparte na dyfuzji to klasa modeli generatywnych SI, które tworzą nowe próbki …
Uczenie transferowe
Definition
Uczenie transferowe wykorzystuje modele wstępnie wytrenowane, aby poprawić wydajność i …
Wstępne szkolenie
Definition
Wstępne szkolenie to podstawowa technika w uczeniu głębokim, w której model uczy się …
Sieć Neuronowa
Definition
Sieć neuronowa to seria algorytmów dążących do rozpoznawania ukrytych zależności w …
Multi-Head Attention
Definition
Multi-Head Attention rozszerza standardowy mechanizm uwagi, uruchamiając go wielokrotnie …
Duży Model Językowy
Definition
Duże Modele Językowe (LLM) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji oparte na …
Dyfuzja
Definition
Modele dyfuzyjne to klasa sztucznej inteligencji generatywnej, która uczy się odwracać …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) to popularny algorytm optymalizacji oparty na …
Dostrojenie
Definition
Dostrojenie polega na wznowieniu treningu modelu, który został już wytrenowany na dużym, …
Splotowa sieć neuronowa
Definition
Splotowe sieci neuronowe (CNN) zostały zaprojektowane tak, aby automatycznie i …
Mechanizm uwagi
Definition
Mechanizm uwagi umożliwia modelowi dynamiczne przypisywanie wagi różnym elementom w …