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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 Fusion / Multimodale Fusion

Fusion bezieht sich im Allgemeinen auf die Kombination verschiedener Elemente oder Technologien zu einem neuen Ganzen. Im Bereich der Informatik und Künstlichen Intelligenz bezieht sich die Multimodale Fusion auf die Integration von Daten aus mehreren Modalitäten (wie Text, Bilder, Audio usw.), um eine umfassendere und genauere Analyse und Verständnis zu ermöglichen.


Die Bedeutung der Multimodalen Fusion wächst, da die Vielfalt der Datenquellen und -formen zunimmt. Sie kann die Leistung von maschinellen Lernmodellen verbessern, insbesondere bei Aufgaben, die eine umfassende Analyse verschiedener Datentypen erfordern, wie z.B. autonomes Fahren und Sentiment-Analyse. Durch die Integration multimodaler Informationen können Systeme in komplexen Szenarien präzisere Urteile fällen.


Normalerweise umfasst die Multimodale Fusion drei Schritte: Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Fusionsstrategie. Die Datenvorverarbeitung umfasst das Reinigen und Standardisieren der Daten verschiedener Modalitäten; die Merkmalsextraktion erfasst nützliche Informationen aus jeder Modalität; und die Fusionsstrategie bestimmt, wie diese Informationen kombiniert werden (z.B. durch gewichtete Mittelwerte oder tiefes Lernen).


Im Bereich der medizinischen Bildanalyse kann die Multimodale Fusion CT-Bilder und MRI-Daten kombinieren, um umfassendere diagnostische Informationen bereitzustellen. Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache kann die Kombination von Text und Bildern helfen, die Genauigkeit der Bildbeschreibungsgenerierung zu verbessern.


In Zukunft wird die Multimodale Fusion, während sich die KI-Technologie weiterentwickelt, in mehr Bereichen wie virtuelle Realität, erweiterte Realität und Mensch-Computer-Interaktion Anwendung finden. Außerdem wird es mit zunehmender Datenmenge eine wichtige Forschungsrichtung sein, wie man diese Daten effizient verarbeiten und fusionieren kann.


Zu den Vorteilen gehören eine umfassendere Datenanalyse sowie eine höhere Genauigkeit und Robustheit des Modells; Nachteile sind die Komplexität der Datenverarbeitung und höhere Rechenkosten.


Bei der Implementierung der Multimodalen Fusion ist es wichtig, auf die Qualität, den Umfang und die zeitliche Synchronisation der Daten verschiedener Modalitäten zu achten, da diese Faktoren die Genauigkeit der Endergebnisse beeinflussen können.