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

8ビット量子化とは何か

8ビット量子化は、より高精度のデータ（浮動小数点数など）を低精度の形式（整数など）に変換するデジタル信号処理技術です。このプロセスは、特にオーディオ、ビデオ、および画像などのマルチメディアデータ処理において重要です。

8ビット量子化では、各サンプルの値が0から255の範囲に制限されます。これにより、データの保存と処理がより効率的になります。たとえば、画像処理において、8ビット量子化は画像ファイルのサイズを大幅に削減し、視覚的な品質を比較的高く維持することができます。ただし、量子化の欠点は、元のデータの一部情報が失われることで歪みが生じることです。

将来的には、ディープラーニングや機械学習のアプリケーションの普及に伴い、8ビット量子化の使用がさらに進む可能性があります。特にエッジコンピューティングやモバイルデバイスでは、低精度の計算がエネルギーを節約し、処理速度を向上させることができます。研究者たちは、歪みを最小限に抑えつつ計算効率を向上させるために、混合精度量子化のようなより複雑な量子化方法を探求しています。