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

Khái niệm Lan truyền Xuống

Lan truyền xuống là một khái niệm cơ bản trong mạng nơ-ron, rất quan trọng cho các quy trình đào tạo và suy diễn. Nó đề cập đến quá trình lưu chuyển tín hiệu từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra trong một mạng nơ-ron. Trong quá trình này, dữ liệu đầu vào được đưa qua các nơ-ron, được trọng số và biến đổi bởi các hàm kích hoạt, cuối cùng dẫn đến kết quả đầu ra. Hiểu biết về quá trình này là rất quan trọng để thiết kế các mô hình học sâu hiệu quả.


Tầm quan trọng của lan truyền xuống nằm ở vai trò của nó như một nền tảng để tính toán các dự đoán từ dữ liệu đầu vào. Quá trình này cho phép mạng nơ-ron tạo ra đầu ra, điều này rất quan trọng để cung cấp phản hồi trong quá trình đào tạo. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động của lan truyền xuống là chìa khóa để xây dựng các mạng nơ-ron hiệu quả.


Trong quá trình lan truyền xuống, đầu ra của mỗi lớp trở thành đầu vào của lớp tiếp theo. Mỗi nơ-ron tính toán tổng trọng số của các đầu vào và áp dụng một hàm kích hoạt phi tuyến. Quá trình này có thể được thực hiện một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các phép toán ma trận, đặc biệt là trong các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.


Lan truyền xuống được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống gợi ý. Ví dụ, trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh, dữ liệu hình ảnh đầu vào được xử lý qua nhiều lớp tích chập và lớp kết nối đầy đủ trong quá trình lan truyền xuống để tạo ra phân phối xác suất cho mỗi lớp.


Khi học sâu tiếp tục phát triển, hiệu quả và độ chính xác của lan truyền xuống cũng đang được cải thiện không ngừng. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các phương pháp tính toán hiệu quả hơn và các kiến trúc mạng để cho phép xử lý dữ liệu quy mô lớn nhanh hơn.


Các ưu điểm của lan truyền xuống bao gồm tính trực quan và hiệu quả, cho phép tính toán nhanh các dự đoán. Tuy nhiên, nhược điểm của nó là phụ thuộc vào thiết kế cấu trúc mạng, điều này có thể dẫn đến vấn đề quá khớp nếu mô hình quá phức tạp.


Khi thiết kế mạng nơ-ron, điều quan trọng là cấu hình hợp lý số lượng nơ-ron trong mỗi lớp và các hàm kích hoạt được sử dụng để cân bằng giữa hiệu suất mô hình và hiệu quả tính toán.