AI 術語詞典

包含多種節點類型和邊類型的圖，其中不同類型的節點或邊具有不同的特徵和語義。

隱藏狀態是神經網路中用於儲存與傳遞歷史資訊的內部記憶向量，負責在處理序列資料時保留上下文特徵，協助模型理解時序依賴關係。

階層式分群（Hierarchical Clustering）是一類無監督學習演算法，透過逐步合併最相似的群組（凝聚法）或分裂群組（分裂法）來建立樹狀結構的群組層次，不需預先指定群數。

階層式密度分群演算法（Hierarchical DBSCAN, HDBSCAN）是 DBSCAN 的進化版本，透過建立多密度尺度的階層式叢集樹，能自動適應密度不均勻的資料，無需設定全局鄰域半徑 ε，並

階層式強化學習將複雜任務分解為多層次的子任務，透過高低層策略協同運作，解決稀疏獎勵與長期規劃問題。

指特徵空間中的極高維度狀態，或深度學習模型萃取出具備高度抽象、全局觀念與豐富語意的高階向量表示。

高基數特徵（High Cardinality）指某個類別型特徵包含大量不同取值的情況，例如用戶 ID、商品 SKU、地理位置等可能有數萬至數百萬種取值，直接進行 One-Hot 編碼會導致維度爆炸，需

Hugging Face 提供開源機器學習模型與資料集託管，協助開發者協作、分享並快速部署各類人工智慧應用。

超參數是機器學習模型訓練前，由人為設定且影響模型學習效果的參數，例如學習率或網路層數

超參數調校是機器學習中，尋找最佳超參數組合以提升模型效能的過程，涉及多次模型訓練與評估。