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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / 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
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que la Propagation Avancée

La Propagation Avancée est un concept fondamental dans les réseaux neuronaux, essentiel pour les processus d'entraînement et d'inférence. Elle fait référence au flux de signaux de la couche d'entrée à la couche de sortie au sein d'un réseau neuronal. Au cours de ce processus, les données d'entrée passent par des neurones, sont pondérées et transformées par des fonctions d'activation, aboutissant à un résultat de sortie. Comprendre ce processus est crucial pour concevoir des modèles d'apprentissage profond efficaces.


L'importance de la Propagation Avancée réside dans son rôle de base pour le calcul des prévisions à partir des données d'entrée. Ce processus permet au réseau neuronal de générer une sortie, ce qui est vital pour fournir un retour d'information pendant l'entraînement. Une compréhension solide de la façon dont la Propagation Avancée fonctionne est essentielle pour construire des réseaux neuronaux efficaces.


Au cours de la Propagation Avancée, la sortie de chaque couche devient l'entrée de la couche suivante. Chaque neurone calcule la somme pondérée des entrées et applique une fonction d'activation non linéaire. Ce processus peut être exécuté de manière efficace en utilisant des opérations matricielles, en particulier dans les grands ensembles de données et les modèles complexes.


La Propagation Avancée est largement utilisée dans diverses applications, y compris la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Par exemple, dans les tâches de classification d'images, les données d'image d'entrée sont traitées à travers plusieurs couches de convolution et entièrement connectées lors de la Propagation Avancée pour générer la distribution de probabilité de chaque classe.


À mesure que l'apprentissage profond continue d'évoluer, l'efficacité et la précision de la Propagation Avancée s'améliorent constamment. Les chercheurs explorent des méthodes de calcul plus efficaces et des architectures de réseau pour permettre un traitement plus rapide des données à grande échelle.


Les avantages de la Propagation Avancée incluent son intuition et son efficacité, permettant un calcul rapide des prévisions. Cependant, ses inconvénients incluent la dépendance à la conception de la structure du réseau, ce qui peut entraîner des problèmes de surajustement si le modèle est trop complexe.


Lors de la conception de réseaux neuronaux, il est important de configurer correctement le nombre de neurones dans chaque couche et les fonctions d'activation utilisées pour équilibrer les performances du modèle et l'efficacité computationnelle.