Glossary

0-9

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

A

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

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

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

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

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

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

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

L

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

M

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

N

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

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

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

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

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

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

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

Y

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

Z

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

Qué es la Capa Oculta

La capa oculta es un componente crucial en las redes neuronales, situado entre la capa de entrada y la capa de salida. Es responsable de capturar patrones y características complejas en los datos de entrada, permitiendo que la red aprenda de manera efectiva y realice predicciones.

Cada neurona en la capa oculta transforma la señal de entrada en una señal de salida a través de una función de activación. El diseño de las capas ocultas permite que el modelo aprenda características de alto nivel de los datos, mejorando su capacidad de generalización y precisión. La construcción y ajuste de las capas ocultas son partes fundamentales de la construcción de una red neuronal eficiente, generalmente involucrando la selección de hiperparámetros y la experimentación de arquitectura.

Con la creciente aplicación del aprendizaje profundo, el estudio y la optimización de las capas ocultas continúan evolucionando. En el futuro, el diseño de las capas ocultas puede volverse más automatizado, utilizando algoritmos más avanzados para optimizar estructuras de red. Los investigadores también están explorando formas de reducir el número de capas ocultas para mejorar la interpretabilidad del modelo.

Las ventajas de las capas ocultas incluyen la capacidad de procesar y aprender patrones complejos de datos, mientras que las desventajas implican un aumento en la complejidad del modelo, lo que puede llevar al sobreajuste. Al usar capas ocultas, es crucial seleccionar métodos de regularización apropiados y ajustar hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la estabilidad del modelo.