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 das XOR-Problem?

Das XOR-Problem ist ein klassisches Problem in der Informatik und im maschinellen Lernen, das den logischen Betrieb XOR (exklusiv oder) umfasst. In der binären Logik gibt die XOR-Operation dann den Wert wahr zurück, wenn die beiden booleschen Eingaben unterschiedlich sind (d.h. eine ist wahr und die andere ist falsch). Dieses Problem ist insbesondere im Kontext von neuronalen Netzwerken und Deep Learning von Bedeutung, da es die Grenzen einfacher linearer Modelle bei der Handhabung nichtlinearer Beziehungen veranschaulicht.

Ein klassisches Beispiel für das XOR-Problem sind Kombinationen von binären Eingaben (0 oder 1), bei denen die Ausgaberegel besagt, dass die Eingaben (0,0) und (1,1) eine Ausgabe von 0 ergeben, während die Eingaben (0,1) und (1,0) eine Ausgabe von 1 ergeben. Diese einfache logische Beziehung kann von einfachen neuronalen Netzwerken, wie dem einstufigen Perzeptron, nicht korrekt gelernt werden, da einstufige Perzeptronen nur linear trennbare Muster darstellen können.

In der Geschichte des maschinellen Lernens war das XOR-Problem ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von neuronalen Netzwerken. Frühe Forschungen zeigten, dass tiefgehende Lernmodelle (d.h. mehrschichtige neuronale Netzwerke) das XOR-Problem effektiv lösen können, was die Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit tiefer neuronaler Netzwerke beweist. In Zukunft wird die Forschung zum XOR-Problem weiterhin die Entwicklung nichtlinearer Modelle und komplexer Datenstrukturen vorantreiben.

Positiv an diesem Problem ist, dass es uns hilft, komplexe Modelle des maschinellen Lernens besser zu verstehen und zu entwerfen; allerdings können zu einfache Modelle bei dieser Herausforderung unzureichend sein. Wichtige Überlegungen umfassen die Berücksichtigung der Merkmale der Eingabedaten bei der Modellierung und die Auswahl geeigneter Netzwerkarchitekturen und Aktivierungsfunktionen.