Glossary

0-9

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

A

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

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

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

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Embedding Encoder Epoch Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hidden Layer Hallucination Heuristic Hyperparameter Hierarchical Model

I

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

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

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

L

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

M

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

N

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

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Optimizer Overfitting

P

Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining Prompt

Q

Quality Estimation Queue / Buffer Q-learning Quantization Query

R

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

S

Sampling Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Softmax

T

Training Data Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning

U

Unsupervised Learning Uncertainty Estimation Universal Approximation Theorem U-Net Underfitting

V

Vector Embedding Vanishing / Exploding Gradient Validation Set Variational Autoencoder (VAE)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 Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

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

O que é o Teorema da Aproximação Universal

O Teorema da Aproximação Universal (Universal Approximation Theorem, UA Theorem) é um resultado fundamental na teoria das redes neurais e na aproximação de funções. Ele afirma que uma rede neural feedforward com camadas ocultas suficientes pode aproximar qualquer função contínua.

Este teorema foi proposto pela primeira vez por George Cybenko em 1989 e desde então foi ampliado. A ideia central é que, apesar da complexidade das estruturas das redes neurais, uma rede com camadas ocultas suficientes pode alcançar precisão arbitrária na aproximação de qualquer função contínua.

A importância do Teorema UA reside em sua base teórica para o sucesso do aprendizado profundo, indicando que as redes neurais são ferramentas poderosas de aproximação de funções. Essa descoberta impulsionou a ampla aplicação de redes neurais, especialmente em campos como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.

O teorema é geralmente aplicado a redes neurais feedforward, especialmente aquelas com uma única camada oculta. Usando funções de ativação apropriadas (como sigmoid ou ReLU), essas redes podem capturar relações complexas entre entradas e saídas.

As tendências futuras indicam que, à medida que a tecnologia de aprendizado profundo avança, as aplicações do Teorema UA continuarão a se expandir para modelos e algoritmos mais complexos, especialmente em Redes Adversariais Generativas (GANs) e estruturas de aprendizado por reforço.

Embora a aplicabilidade teórica do teorema seja ampla, as implementações práticas podem enfrentar desafios como overfitting e lentidão na convergência durante o treinamento. Portanto, entender o Teorema UA é crucial para aqueles envolvidos em pesquisa de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, especialmente ao projetar e otimizar redes neurais.