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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist Vorwärtspropagation

Die Vorwärtspropagation ist ein grundlegendes Konzept in neuronalen Netzwerken und für die Trainings- und Inferenzprozesse von wesentlicher Bedeutung. Sie bezieht sich auf den Fluss von Signalen von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht innerhalb eines neuronalen Netzwerks. Während dieses Prozesses werden Eingabedaten durch Neuronen geleitet, gewichtet und durch Aktivierungsfunktionen transformiert, was schließlich zu einem Ausgabeergebnis führt. Ein Verständnis dieses Prozesses ist entscheidend für das Design effektiver Deep-Learning-Modelle.


Die Bedeutung der Vorwärtspropagation liegt in ihrer Rolle als Grundlage für die Berechnung von Vorhersagen aus Eingabedaten. Durch diesen Prozess kann das neuronale Netzwerk eine Ausgabe erzeugen, die für das Training unerlässlich ist. Ein solides Verständnis darüber, wie die Vorwärtspropagation funktioniert, ist der Schlüssel zum Aufbau effizienter neuronaler Netzwerke.


Während der Vorwärtspropagation wird die Ausgabe jeder Schicht zur Eingabe der nächsten Schicht. Jedes Neuron berechnet die gewichtete Summe der Eingaben und wendet eine nichtlineare Aktivierungsfunktion an. Dieser Prozess kann insbesondere in großen Datensätzen und komplexen Modellen effizient durch Matrixoperationen durchgeführt werden.


Die Vorwärtspropagation wird in verschiedenen Anwendungen wie Bildverarbeitung, natürlicher Sprachverarbeitung und Empfehlungssystemen weit verbreitet eingesetzt. Beispielsweise werden bei Bildklassifizierungsaufgaben Eingabebilddaten durch mehrere Faltungsschichten und vollvernetzte Schichten geleitet, um während der Vorwärtspropagation die Wahrscheinlichkeitsverteilung jeder Klasse zu erzeugen.


Mit der fortschreitenden Entwicklung des Deep Learning wird die Effizienz und Genauigkeit der Vorwärtspropagation ständig verbessert. Forscher erkunden effizientere Rechenmethoden und Netzwerkarchitekturen, um eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen.


Die Vorteile der Vorwärtspropagation liegen in ihrer Intuition und Effizienz, die eine schnelle Berechnung von Vorhersagen ermöglichen. Ihre Nachteile liegen jedoch in der Abhängigkeit vom Design der Netzwerkstruktur, was bei zu komplexen Modellen zu Überanpassung führen kann.


Beim Entwerfen neuronaler Netzwerke ist es wichtig, die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht und die verwendeten Aktivierungsfunktionen angemessen zu konfigurieren, um eine Balance zwischen Modellleistung und Recheneffizienz zu erreichen.