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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 Halluzination

Halluzination bezieht sich auf eine Wahrnehmung, die ohne äußeren Reiz auftritt, wobei eine Person Empfindungen erlebt, die in der Realität nicht vorhanden sind. Diese können in verschiedenen Formen auftreten, einschließlich visueller, auditiver, olfaktiver oder taktiler Halluzinationen. Die Ursachen von Halluzinationen können weitreichend variieren, von psychischen Störungen wie Schizophrenie bis hin zu Drogenmissbrauch, extremer Müdigkeit oder Schlafentzug. Das Verständnis der Mechanismen hinter Halluzinationen ist entscheidend für Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Entwicklung effektiver Behandlungspläne für Patienten.


Die Auswirkungen und die Bedeutung von Halluzinationen sind tiefgreifend. Im medizinischen Bereich hilft das Erkennen der Ursachen von Halluzinationen, geeignete Interventionen zu gestalten. Darüber hinaus spielen Halluzinationen eine bedeutende Rolle in der psychologischen und neurowissenschaftlichen Forschung und bieten Einblicke in menschliche Wahrnehmung und Bewusstsein. Beispielsweise haben Studien gezeigt, dass Halluzinationen aus psychischen Belastungen und neurologischen Erkrankungen resultieren können, was sie mit breiteren Fragen der psychischen Gesundheit verbindet.


Was die zukünftigen Trends betrifft, so treiben Fortschritte in der Neurowissenschaft und Psychologie die Forschung zu den Mechanismen und Behandlungsmethoden im Zusammenhang mit Halluzinationen voran. Forscher untersuchen, wie ein besseres Verständnis von Halluzinationen die psychische Gesundheitsbehandlung verbessern kann und sogar therapeutische Anwendungen, wie den Einsatz von Psychedelika unter kontrollierten Bedingungen, erforschen. Die Erfahrung von Halluzinationen kann jedoch auch negative Ergebnisse nach sich ziehen, darunter soziale Isolation, Angst und andere psychische Gesundheitsprobleme.


Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Verständnis von Halluzinationen helfen kann, verwandte Störungen zu identifizieren und zu behandeln, die Erfahrungen selbst jedoch erhebliche Herausforderungen für Einzelpersonen darstellen können. Es ist wichtig, Menschen, die Halluzinationen erleben, mit Empathie und Unterstützung zu begegnen und sicherzustellen, dass sie die angemessene Pflege erhalten, ohne stigmatisiert zu werden.