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

XOR問題とは

XOR（排他的論理和）問題は、コンピュータサイエンスと機械学習における古典的な問題であり、XOR（排他的論理和）演算の論理的操作を含んでいます。二進論理では、XOR演算は二つのブール入力が異なるとき（すなわち、一方が真で他方が偽であるとき）に真を返します。この問題は、単純な線形モデルが非線形の関係を処理できないことを示しているため、ニューラルネットワークや深層学習の文脈で特に重要です。

XOR問題の古典的な例は、バイナリ入力の組み合わせ（0または1）であり、その出力のルールは、入力(0,0)および(1,1)が0を返し、入力(0,1)および(1,0)が1を返すというものです。このような単純な論理関係は、単層パーセプトロンなどの単純なニューラルネットワークでは正しく学習できません。単層パーセプトロンは線形に分離可能なパターンしか表現できないからです。

機械学習の歴史の中で、XOR問題はニューラルネットワークの発展において重要なマイルストーンとなりました。初期の研究では、深層学習モデル（つまり、多層ニューラルネットワーク）がXOR問題を効果的に解決できることが示され、深層ニューラルネットワークの強力な能力と適用性が証明されました。今後、XOR問題に関する研究は非線形モデルや複雑なデータ構造の開発を引き続き推進するでしょう。

XOR問題は、私たちが複雑な機械学習モデルを理解し設計するのに役立ちますが、単純なモデルはこの問題に直面すると無力になりがちです。関連する注意点には、モデル設計時に入力データの特性を考慮し、適切なネットワーク構造と活性化関数を選択することが含まれます。