Învățarea similarității
Definition
Învățarea similarității se concentrează pe antrenarea modelelor pentru a mapa intrările …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Transformatori de propoziții
Definition
Transformatorii de propoziții sunt extensii ale modelelor tradiționale Transformer (cum …
Trick-ul de reparametrizare
Definition
Trick-ul de reparametrizare este o metodă fundamentală utilizată în autoencoderii …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio este un kit complet conceput să faciliteze dezvoltarea și implementarea …
Produsul experților
Definition
Produsul Experților (PoE) este o metodă de construire a distribuțiilor de probabilitate …
Învățarea reprezentărilor multimodale
Definition
Învățarea reprezentărilor multimodale implică antrenarea modelelor pentru a procesa și …
Colapsul modurilor
Definition
În GAN-uri, colapsul modurilor apare când generatorul învață să exploateze slăbiciunile …
Ipoteza manifoldului
Definition
Această ipoteză explică de ce învățarea profundă funcționează eficient în ciuda …
Rețea autostradă
Definition
Rețelele Autostradă (Highway Networks) sunt concepute pentru a aborda problema …
Strat Ascuns
Definition
Un strat ascuns constă din neuroni care primesc intrări de la straturile anterioare, …
Hardware pentru inteligență artificială
Definition
Hardware-ul AI se referă la dispozitive de calcul specializate, optimizate pentru …
Acumularea Gradientelor
Definition
Această strategie de optimizare permite antrenarea modelelor de învățare profundă cu …
Unitate Recurentă cu Porți (GRU)
Definition
O Unitate Recurentă cu Porți (GRU) este o celulă specializată de rețea neuronală …
Învățarea caracteristicilor
Definition
Învățarea caracteristicilor, adesea asociată cu învățarea profundă, permite modelelor să …
Model bazat pe energie
Definition
Modelele Bazate pe Energie (EBM) definesc o distribuție de probabilitate asupra datelor …
Adaptarea la domeniu
Definition
Adaptarea la domeniu abordează provocarea apărută atunci când datele de antrenament și …
Dubla scădere
Definition
Dubla scădere contestă compromisul tradițional bias-varianță, demonstrând că modelele …
Descendența Gradientului Stohastic Diferențial Privată
Definition
DP-SGD este o variantă a Descendenței Gradientului Stohastic concepută pentru a proteja …
BERT
Definition
BERT este o tehnică de învățare automată bazată pe transformatori pentru preantrenarea în …
Normalizare pe loturi
Definition
Această metodă ajustează și scalează activările pentru a avea media zero și varianța …
AlphaChip
Definition
AlphaChip este un sistem AI specializat conceput pentru a automatiza și îmbunătăți …
Atac adversarial
Definition
Atacurile adversare exploatează vulnerabilitățile rețelelor neuronale introducând zgomot …
Viziune
Definition
Viziunea pe calculator (CV) este o ramură a inteligenței artificiale care antrenează …
Conexiune Reziduală
Definition
Conexiunile reziduale, cunoscute și sub denumirea de conexiuni skip (de ocolire), permit …
ReLU
Definition
ReLU este utilizată pe scară largă în rețelele neuronale de învățare profundă datorită …
Rețea Neuronala Recurentă
Definition
RNN-urile sunt concepute pentru a recunoaște tipare în secvențe de date, cum ar fi …
Memorie pe termen lung și scurt
Definition
Rețelele LSTM rezolvă problema dispariției gradientului, comună în RNN-urile standard, …
Dropout
Definition
În rețelele neuronale, dropout previne suprapotrivirea prin eliminarea temporară a unui …
Funcție de Activare
Definition
O funcție de activare introduce non-linearitate într-o rețea neuronală, permițându-i să …
pre-antrenat
Definition
Un model pre-antrenat este un model de bază în inteligența artificială care a suferit un …
bazat pe difuzie
Definition
Modelele bazate pe difuzie sunt o clasă de IA generativă care creează noi mostre de date …
Învățare prin transfer
Definition
Învățarea prin transfer utilizează modele preantrenate pentru a îmbunătăți performanța și …
Pre-antrenare
Definition
Pre-antrenarea este o tehnică fundamentală în învățarea profundă, unde un model învață …
Rețea neuronală
Definition
O rețea neuronală este o serie de algoritmi care încearcă să recunoască relațiile …
Atenție Multi-Cap
Definition
Atenția Multi-Cap extinde mecanismul standard de atenție rulându-l de mai multe ori în …
Model Lingvistic Mare
Definition
Modelele Lingvistice Mari (LLM) sunt sisteme avansate de inteligență artificială bazate …
Difuzie
Definition
Modelele de difuzie sunt o clasă de IA generativă care învață să inverseze un proces …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) este un algoritm popular de optimizare de ordinul întâi …
Afinare fină
Definition
Afinarea fină implică luarea unui model deja antrenat pe un set de date mare și general, …
Rețea neuronală convoluțională
Definition
Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt concepute pentru a învăța automat și …
Mecanism de Atenție
Definition
Un mecanism de atenție permite unui model să evalueze dinamic importanța diferitelor …