Glossary

0-9

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

A

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

B

Backpropagation BERT Boosting Batch Normalization Bias

C

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

D

Deep Learning Deepfake Discriminative Model Deterministic Model Data Augmentation

E

Embedding Encoder Epoch Ensemble Learning Explainable AI (XAI)

F

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

G

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

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

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

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

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

L

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

M

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

N

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

O

Objective Function Online Learning One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining Prompt Parameter

Q

Queue / Buffer Quantization Q-learning Query Quality Estimation

R

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

S

Supervised Learning Self-Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Training Data Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning

U

Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning U-Net Underfitting Uncertainty Estimation

V

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

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis 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

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

Mạng 9 lớp là gì

Mạng 9 lớp là một kiến trúc mô hình thường được sử dụng trong học sâu và trí tuệ nhân tạo.

Trong bối cảnh mạng nơ-ron, nó thường bao gồm chín lớp, bao gồm lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra, cho phép trích xuất và biểu diễn đặc điểm phức tạp.

Với số lượng lớp tăng lên, mô hình có thể học được các kiểu mẫu sâu hơn từ dữ liệu, cải thiện hiệu suất trong các nhiệm vụ như nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Tuy nhiên, mạng 9 lớp cũng có thể gặp phải các thách thức như quá khớp, yêu cầu xử lý dữ liệu hợp lý và các kỹ thuật điều chỉnh.

Khi sức mạnh tính toán tăng lên, xu hướng tương lai có thể thấy sự tích hợp của các kiến trúc phức tạp hơn kết hợp các lớp tích chập và hồi tiếp để nâng cao khả năng học tập.

Hiểu các lợi ích, chẳng hạn như độ chính xác cao hơn, và nhược điểm, chẳng hạn như thời gian đào tạo dài hơn, là rất quan trọng để triển khai hiệu quả một mạng 9 lớp.