AI 術語詞典

閘控循環單元（GRU）是一種循環神經網路（RNN）的變體，旨在解決傳統RNN的梯度消失問題，更有效地捕捉長期依賴關係。

生成對抗網路是一種透過生成器與鑑別器互相對抗學習，最終使生成器能產出逼真資料的深度學習模型

指資料在多維空間的拓樸與形狀特徵，幾何深度學習利用此對稱結構處理圖論、流形與點雲等非歐幾里得資料。

圖形處理器（GPU）是一種專為並行處理設計的電子電路，最初用於加速圖像渲染，現廣泛應用於深度學習等需要大量計算的領域。

Grad-CAM是一種可視化技術，利用梯度資訊來突出顯示輸入圖像中對模型預測最重要的區域，提供模型決策的可解釋性。

多個訓練步驟內累加梯度，最後進行一次參數更新，有效增加批量大小而不增加記憶體占用，用於訓練記憶體受限的大型模型。

梯度裁剪是一種防止梯度爆炸問題的技術，通過限制梯度的大小，確保訓練過程的穩定性，避免模型參數更新過大。

梯度懲罰是用於穩定生成對抗網路的正則化技術，透過限制梯度範數以確保模型平滑，能防止模式崩潰。

在分散式機器學習中，匯總多個運算節點的梯度以確保模型參數一致更新的過程。

使用注意力機制對圖的鄰域進行聚合的 GNN 模型，能為不同鄰居節點分配不同的權重。

圖分類是將整個圖形結構映射到特定類別的機器學習任務，旨在根據節點、邊及整體拓撲特徵預測圖形的屬性或狀態。

一種 GNN 的具體實現，透過鄰域節點特徵的加權平均來更新每個節點的表示。

圖結構生成是一種利用機器學習模型自動建立或擴充圖結構資料的技術，旨在模擬真實世界中節點與邊的複雜關聯網路。

一種 GNN 模型，基於圖同構測試的 Weisfeiler-Lehman 算法設計，具有較強的圖判別能力。

圖神經網路(GNN)是一種用於處理圖結構資料的深度學習模型，能學習節點、邊和圖的表示，並用於節點分類、連結預測和圖分類等任務。

圖池化是一種減少圖形結構資料維度與節點數量的技術，用以提取全域特徵，降低計算成本，在圖神經網路中扮演關鍵的降維角色。

在圖像中定位自然語言描述的物體，通過將文本表達與圖像中的視覺區域進行對應，實現視覺語言理解。

一種高效的注意力機制，將多個查詢頭共享同一組鍵值頭，減少模型參數和記憶體消耗，同時保持性能不下降。