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

LSTM / 長短期記憶とは何か

LSTM（長短期記憶）は、データのシーケンスを処理し、予測するために設計された特殊な再帰型ニューラルネットワーク（RNN）です。1997年にHochreiterとSchmidhuberによって導入され、長いシーケンスを扱う際に従来のRNNが直面する勾配消失や爆発の問題に対処します。LSTMの構造により、長時間にわたって情報を保持でき、時系列データ、自然言語処理、音声認識などのタスクに適しています。

LSTMの核心は、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートを含むユニークなセル構造にあります。これらのゲート機構は、LSTMがいつ情報を保持、更新または削除するかを決定するのを助けます。この操作メカニズムにより、LSTMはテキスト生成や機械翻訳など、長期記憶が必要なタスクで優れた性能を発揮します。

実際の応用において、LSTMは金融データの予測、気候モデル、音声認識、ビデオ分析など、さまざまな分野で広く使用されています。しかし、その複雑な構造と高い計算要求は主な欠点の一つです。

将来的には、深層学習技術が進化し続ける中で、LSTMはTransformerモデルなどの他の新技術と組み合わせて、処理の効率と効果をさらに向上させる可能性があります。したがって、LSTMの機能メカニズムと現代の深層学習における応用を理解することは非常に重要です。