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

Fusion / Fusion Đa Mô Đun là gì?

Fusion thường chỉ việc kết hợp các yếu tố hoặc công nghệ khác nhau thành một tổng thể mới. Trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, Fusion Đa Mô Đun đề cập đến việc tích hợp dữ liệu từ nhiều mô hình (như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.) để phân tích và hiểu biết toàn diện và chính xác hơn.


Tầm quan trọng của Fusion Đa Mô Đun đang gia tăng khi sự đa dạng về nguồn dữ liệu và hình thức tăng lên. Nó có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy, đặc biệt là trong các nhiệm vụ cần phân tích tổng thể về các loại dữ liệu khác nhau, như lái xe tự động và phân tích tình cảm. Bằng cách tích hợp thông tin đa mô hình, các hệ thống có thể đưa ra những phán đoán chính xác hơn trong các kịch bản phức tạp.


Fusion Đa Mô Đun thường bao gồm ba bước: tiền xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng và chiến lược tích hợp. Giai đoạn tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ các mô hình khác nhau; giai đoạn trích xuất đặc trưng thì lấy thông tin hữu ích từ mỗi mô hình; và chiến lược tích hợp quyết định cách kết hợp thông tin này (ví dụ, thông qua trung bình có trọng số hoặc các mô hình học sâu).


Trong phân tích hình ảnh y tế, Fusion Đa Mô Đun có thể kết hợp hình ảnh CT và dữ liệu MRI để cung cấp thông tin chẩn đoán toàn diện hơn. Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sự kết hợp của văn bản và hình ảnh có thể giúp cải thiện độ chính xác của việc tạo mô tả hình ảnh.


Trong tương lai, khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, Fusion Đa Mô Đun sẽ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực hơn, chẳng hạn như thực tế ảo, thực tế tăng cường và tương tác giữa người và máy tính. Hơn nữa, khi khối lượng dữ liệu tăng lên, cách xử lý và tích hợp dữ liệu này một cách hiệu quả cũng sẽ trở thành một hướng nghiên cứu quan trọng.


Các lợi ích bao gồm phân tích dữ liệu toàn diện hơn và cải thiện độ chính xác và tính ổn định của mô hình; nhược điểm bao gồm độ phức tạp trong xử lý dữ liệu và chi phí tính toán cao hơn.


Trong việc triển khai Fusion Đa Mô Đun, cần chú ý đến chất lượng, quy mô và đồng bộ hóa thời gian của dữ liệu từ các mô hình khác nhau, vì các yếu tố này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả cuối cùng.