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 el Teorema de Aproximación Universal

El Teorema de Aproximación Universal (Universal Approximation Theorem, UA Theorem) es un resultado fundamental en redes neuronales y teoría de aproximación de funciones. Afirma que una red neuronal feedforward con suficientes capas ocultas puede aproximar cualquier función continua.

Este teorema fue propuesto por primera vez por George Cybenko en 1989 y desde entonces ha sido ampliado. La idea central es que, a pesar de la complejidad de las estructuras de redes neuronales, una red con suficientes capas ocultas puede lograr una precisión arbitraria en la aproximación de cualquier función continua.

La importancia del Teorema UA radica en su fundamento teórico para el éxito del aprendizaje profundo, indicando que las redes neuronales son herramientas poderosas de aproximación de funciones. Este descubrimiento ha impulsado la amplia aplicación de redes neuronales, especialmente en campos como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

El teorema se aplica generalmente a redes neuronales feedforward, especialmente aquellas con una sola capa oculta. Al usar funciones de activación apropiadas (como sigmoid o ReLU), estas redes pueden capturar relaciones complejas entre las entradas y salidas.

Las tendencias futuras indican que a medida que la tecnología de aprendizaje profundo avanza, las aplicaciones del Teorema UA continuarán expandiéndose a modelos y algoritmos más complejos, especialmente en Redes Generativas Antagónicas (GANs) y marcos de aprendizaje por refuerzo.

Aunque la aplicabilidad teórica del teorema es amplia, las implementaciones prácticas pueden enfrentar desafíos como el sobreajuste y la lentitud en la convergencia durante el entrenamiento. Por lo tanto, entender el Teorema UA es crucial para aquellos involucrados en investigación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, especialmente al diseñar y optimizar redes neuronales.