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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 le Théorème d'Approximation Universelle

Le Théorème d'Approximation Universelle (Universal Approximation Theorem, UA Theorem) est un résultat fondamental en réseaux de neurones et en théorie de l'approximation de fonctions. Il affirme qu'un réseau de neurones feedforward avec suffisamment de couches cachées peut approximer n'importe quelle fonction continue.


Ce théorème a été proposé pour la première fois par George Cybenko en 1989 et a depuis été élargi. L'idée centrale est que, malgré la complexité des structures des réseaux de neurones, un réseau avec suffisamment de couches cachées peut atteindre une précision arbitraire dans l'approximation de n'importe quelle fonction continue.


L'importance du Théorème UA réside dans sa base théorique pour le succès de l'apprentissage profond, indiquant que les réseaux de neurones sont des outils puissants pour l'approximation de fonctions. Cette découverte a favorisé l'application généralisée des réseaux de neurones, en particulier dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.


Le théorème est généralement appliqué aux réseaux de neurones feedforward, en particulier ceux avec une seule couche cachée. En utilisant des fonctions d'activation appropriées (comme sigmoid ou ReLU), ces réseaux peuvent capturer des relations complexes entre les entrées et les sorties.


Les tendances futures indiquent qu'à mesure que la technologie d'apprentissage profond progresse, les applications du Théorème UA continueront à s'étendre à des modèles et des algorithmes plus complexes, en particulier dans les Réseaux Antagonistes Générateurs (GAN) et les cadres d'apprentissage par renforcement.


Bien que l'applicabilité théorique du théorème soit large, les implémentations pratiques peuvent rencontrer des défis tels que le surapprentissage et la lenteur de la convergence pendant l'entraînement. Par conséquent, comprendre le Théorème UA est crucial pour ceux qui s'engagent dans la recherche en apprentissage automatique et en apprentissage profond, en particulier lors de la conception et de l'optimisation des réseaux de neurones.