Glossary

0-9

1-shot learning 3D convolution 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 9-layer network 0-shot learning 4D data

A

AGI / Artificial General Intelligence Attention Autoencoder Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation Batch Normalization BERT Bias Boosting

C

Clustering CNN / Convolutional Neural Network Chatbot Classifier / Classification Cross-Validation

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Encoder Embedding Ensemble Learning Epoch Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation

G

Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding

H

Hierarchical Model Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

Kernel Trick KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Knowledge Distillation

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Objective Function Optimizer One-hot Encoding Online Learning Overfitting

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Q-learning Quality Estimation Quantization Queue / Buffer

R

Representation Learning Regularization Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network

S

Sampling Self-Supervised Learning Sequence Modeling Softmax Supervised Learning

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Universal Approximation Theorem U-Net Underfitting Uncertainty Estimation Unsupervised Learning

V

Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation

Was ist Autoencoder

Ein Autoencoder ist ein Algorithmus für unüberwachtes Lernen, der künstliche neuronale Netze verwendet, um effiziente Datenrepräsentationen zu lernen.

Er funktioniert, indem er die Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung kodiert und diese dann zurück in die ursprüngliche Form dekodiert, mit dem Ziel, die Differenz zwischen Eingabe und Ausgabe zu minimieren.

Autoencoders können in verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Anomalieerkennung angewendet werden und sind ein leistungsstarkes Werkzeug zur Merkmalsextraktion und Datenkompression.

Obwohl sie Vorteile wie die Verarbeitung komplexer Datenstrukturen ohne die Notwendigkeit von beschrifteten Daten bieten, können sie auch unter Herausforderungen wie Überanpassung leiden.

Mit der Weiterentwicklung des tiefen Lernens wird erwartet, dass Autoencoders in Bereichen wie autonomes Fahren und Empfehlungssysteme zunehmend Anwendung finden.

Die richtige Modellkonfiguration, Datenvorverarbeitung und Hyperparameterauswahl sind entscheidend für die Effektivität und Stabilität von Autoencoders.