AI 術語詞典

摘要生成技術利用AI理解原文，並以新的句子和詞彙生成摘要，更接近人類的摘要方式，但實現難度較高。

在語音識別、語音合成等任務中，建立音訊特徵與語言單位（音素、詞彙）對應關係的機器學習模型。

在反向傳播時重新計算隱藏層激活值而非存儲，交換計算時間換取記憶體空間，使訓練更大模型成為可能。

神經網路中賦予模型非線性表達能力的函數，使深度網路能學習複雜非線性模式。

啟動圖是卷積神經網路中，輸入資料經過卷積與啟動函數處理後所輸出的多維度特徵矩陣。

演員-評論家是一種強化學習演算法，結合了策略梯度（演員）和時序差分學習（評論家）的優點，以實現更穩定的學習。

根據過去梯度的平方和自動調整各參數學習率的最佳化演算法，使高頻參數學習率較小，低頻參數學習率較大。

一種透過引入具有對抗特性的數據樣本來強化模型穩健性的機器學習訓練方法，能夠提升模型在面對惡意攻擊或分佈外輸入時的防禦能力。

一種相對位置編碼方法，通過在注意力分數中添加位置相關的線性偏置項，實現相對位置編碼且具有優秀的外推性能。

一種在分散式系統中進行資料聚合與同步的通訊操作，確保所有計算節點最終獲得完全相同的整合結果。

錨框(Anchor Box)是在目標檢測中預先定義的一系列具有不同大小和長寬比的矩形框，用於在圖像中生成候選區域，以便模型進行目標分類和邊界框回歸。

通用人工智慧（AGI）是指具備與人類同等或超越人類的智慧，能夠理解、學習、適應並在任何智力任務中表現出色的AI系統。

分析文本對特定方面或話題的情感態度，而非整體情感，如評論中對產品外觀、性能的分別評價。

注意力崩潰指深度神經網路的注意力權重趨向一致，導致模型無法有效區分輸入特徵的現象。

注意力圖是注意力機制的內部權重視覺化表示，呈現模型在處理序列資料時，各個元素之間的相互關注程度與依賴關係。

注意力機制讓神經網路在處理序列資料時，動態分配不同位置的關注權重，提升長距離依賴的捕捉能力

一種深度學習技術，使模型能動態權衡時間序列中不同時間步的重要性，以捕捉長期依賴關係和關鍵模式。

注意力可視化是一種技術，用於呈現神經網路模型在處理輸入時，將注意力集中在哪些部分。它能幫助理解模型決策過程，並診斷潛在問題。