AI 術語詞典

放射醫學AI利用人工智慧技術分析醫學影像，輔助醫生診斷疾病，提高診斷效率和準確性，並減少人為錯誤。

隨機遮蔽是隱藏部分資料的自監督技術，迫使模型從剩餘資訊推斷缺失內容，以提升特徵提取與泛化能力。

衡量AI系統在理解和識別輸入資料（如圖像、語音、文本）時的準確性與可靠性。高辨識品質是確保模型效能和應用成功的關鍵。

修正線性單元是一種激活函數，其核心特徵為保留正值並將負值歸零，藉此加速計算並避免梯度消失

循環神經網路是一種具備「記憶」功能的神經網路，其能處理序列資料，並將前一步的輸出回饋至下一步

關係抽取旨在自動識別文本中實體之間的語義關係，例如「出生於」或「工作於」，是知識圖譜構建的關鍵技術。

線性整流函數（Rectified Linear Unit, ReLU）是深度學習中最常用的激活函數，將負值輸出設為零、正值保持不變，有效解決梯度消失問題並加速神經網路收斂。

重排序模型是一種在初步檢索後，對候選結果進行重新排序的技術，旨在提升檢索結果的相關性和準確性，通常使用更複雜的模型。

ResNet是一種深度學習模型，透過引入殘差連接解決深度神經網路訓練時的梯度消失問題，允許網路學習殘差映射而非直接映射。

以紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色疊加表示顏色的加法混色模型，是數位影像與電腦視覺任務中圖像表示的基礎格式。

環狀注意力是一種分散式注意力機制，將注意力計算分散到多個設備上，減少單一設備的記憶體需求，適用於超大型模型。

使用梯度平方的指數加權移動平均調整學習率的最佳化演算法，改進了 AdaGrad 學習率單調遞減的問題。

利用計算方法預測RNA分子單鏈內鹼基配對形成的二級結構，對於理解RNA功能至關重要。

使機器人能像人類一樣感知並理解周遭環境的技術，透過影像處理與分析，執行導航、辨識、操作等任務。

穩健性是指模型在面對輸入數據的微小擾動、對抗性攻擊或分布偏移時，仍能維持其性能表現的能力。

一種位置編碼方法，通過複數旋轉操作將位置信息編碼到注意力機制中，相比絕對位置編碼具有更好的外推性能。