Glossary

0-9

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

A

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

B

BERT Backpropagation Batch Normalization Boosting Bias

C

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

D

Deepfake Deep Learning Data Augmentation Deterministic Model Discriminative Model

E

Epoch Ensemble Learning Encoder Explainable AI (XAI)Embedding

F

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

G

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

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

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

J

JAX JSONL / JSON-lines Jittering Joint Embedding Juxtaposition

K

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

L

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

M

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

N

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

O

One-hot Encoding Overfitting Optimizer Online Learning Objective Function

P

Pooling Parameter Pretraining Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy

Q

Q-learning Queue / Buffer Query Quality Estimation Quantization

R

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

S

Softmax Sampling Sequence Modeling Supervised Learning Self-Supervised Learning

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Transformer Training Data Transfer Learning

U

U-Net Underfitting Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning Uncertainty Estimation

V

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

W

Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Workflow Word Embedding Weak Supervision

X

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

Y

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

Z

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

7D表現とは何か

7D表現は、伝統的な三次元モデルを超える概念であり、時間や感情などの追加の次元を含んでいます。この多次元フレームワークは、科学、工学、コンピュータ・グラフィックスなどの分野でよく使われます。

バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）では、7D表現がより没入感のある体験を生み出すために利用され、ユーザーが実世界の行動を模倣する表現と対話できるようになります。たとえば、医療画像処理や航空宇宙の分野で、このアプローチは複雑なシステムをより正確にシミュレートするのに役立ちます。

さらに、7D表現はデータの視覚化と結びつけられ、分析者や意思決定者が複数の次元を同時に検討することで、より深い洞察を得ることができるようになります。技術の進歩に伴い、人工知能や機械学習における7D表現の応用が大幅に拡大することが期待されています。