Glossary

0-9

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

A

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

B

BERT Batch Normalization Backpropagation Bias Boosting

C

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

D

Deterministic Model Discriminative Model Deepfake Data Augmentation Deep Learning

E

Epoch Encoder Ensemble Learning Embedding Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic Hierarchical Model

I

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

J

JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition Jittering

K

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

L

Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function Learning Rate 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

Optimizer Online Learning Objective Function Overfitting One-hot Encoding

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Quality Estimation Quantization Q-learning Queue / Buffer

R

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

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Softmax

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Unsupervised Learning Uncertainty Estimation Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

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

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

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

Y

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

Z

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

Qu'est-ce que le problème XOR ?

Le problème XOR est un problème classique en informatique et en apprentissage automatique qui implique l'opération logique XOR (ou exclusif). Dans la logique binaire, l'opération XOR renvoie vrai lorsque les deux entrées booléennes sont différentes (c'est-à-dire qu'une est vraie et l'autre est fausse). Ce problème est particulièrement important dans le contexte des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond, car il illustre les limites des modèles linéaires simples à traiter des relations non linéaires.

Un exemple classique du problème XOR implique des combinaisons d'entrées binaires (0 ou 1), où la règle de sortie est la suivante : les entrées (0,0) et (1,1) produisent une sortie de 0, tandis que les entrées (0,1) et (1,0) produisent une sortie de 1. Cette relation logique simple ne peut pas être correctement apprise par des réseaux de neurones simples, comme le perceptron à une couche, qui ne peut représenter que des modèles séparables linéairement.

Dans l'histoire de l'apprentissage automatique, le problème XOR a été un jalon important dans le développement des réseaux de neurones. Des recherches initiales ont montré que les modèles d'apprentissage profond (c'est-à-dire les réseaux de neurones multicouches) peuvent résoudre efficacement le problème XOR, prouvant ainsi la puissance et l'applicabilité des réseaux de neurones profonds. À l'avenir, la recherche sur le problème XOR continuera à stimuler le développement de modèles non linéaires et de structures de données complexes.

En termes d'avantages, le problème XOR nous aide à mieux comprendre et concevoir des modèles d'apprentissage automatique complexes ; cependant, des modèles trop simples peuvent se révéler inadéquats face à ce défi. Les considérations importantes incluent la prise en compte des caractéristiques des données d'entrée lors de la conception d'un modèle et le choix de l'architecture du réseau et de la fonction d'activation appropriées.