TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

Encoder là gì

‘Encoder’ là thiết bị hoặc chương trình chuyển đổi thông tin hoặc dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác. Nó chủ yếu được sử dụng trong khoa học máy tính và kỹ thuật để biến đổi dữ liệu thô thành định dạng hiệu quả hơn cho việc lưu trữ hoặc truyền tải, chẳng hạn như mã hóa dữ liệu âm thanh, video hoặc văn bản thành định dạng kỹ thuật số.


Cách thức hoạt động của một encoder thường liên quan đến việc phân tích dữ liệu đầu vào và tạo ra đầu ra mã hóa tương ứng. Các loại encoder khác nhau sử dụng các thuật toán và giao thức khác nhau. Ví dụ, encoder video có thể sử dụng các tiêu chuẩn như H.264, HEVC hoặc VP9, trong khi encoder âm thanh có thể sử dụng MP3, AAC hoặc FLAC. Quá trình này thường bao gồm việc nén dữ liệu để giảm kích thước tệp, đồng thời duy trì chất lượng của dữ liệu gốc.


Encoder được áp dụng rộng rãi trong nhiều tình huống, bao gồm các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix hoặc YouTube, phần mềm hội nghị video như Zoom hoặc Microsoft Teams, và phát âm thanh kỹ thuật số như Spotify hoặc Apple Music. Trong các bối cảnh này, encoder đảm bảo rằng nội dung âm thanh và video có thể được truyền tải hiệu quả và trình bày với chất lượng tốt nhất.


Khi công nghệ phát triển, hiệu suất và hiệu quả của encoder cũng không ngừng được cải thiện. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy đang thúc đẩy sự tiến bộ của các encoder, cho phép chúng xử lý nén dữ liệu và chuyển đổi định dạng một cách thông minh hơn. Hơn nữa, với sự phổ biến của video 8K và nội dung dải động cao (HDR), nhu cầu và độ phức tạp của encoder cũng đang tăng lên.


Ưu điểm chính của encoder là khả năng giảm hiệu quả kích thước dữ liệu, từ đó tiết kiệm không gian lưu trữ và băng thông. Tuy nhiên, quá trình mã hóa có thể dẫn đến một số mất mát thông tin, đặc biệt là khi sử dụng các thuật toán nén mất mát. Ngoài ra, một số encoder có thể yêu cầu tài nguyên tính toán cao, dẫn đến độ trễ trong quá trình mã hóa và giải mã.


Khi chọn một encoder, người dùng nên xem xét nhu cầu cụ thể của họ, bao gồm tỷ lệ nén mong muốn, chất lượng đầu ra và khả năng thời gian thực. Ngoài ra, việc hiểu biết về tính tương thích và tiêu chuẩn của các encoder khác nhau cũng rất quan trọng để đảm bảo phát lại mượt mà trên nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau.