AI 術語詞典

函數曲面上在某方向為局部最大值，在另一方向為局部最小值之點，形似馬鞍。在最佳化中，理解收斂行為的關鍵概念。

一種透過稀疏性約束學習高維資料中可解釋潛在特徵的神經網路架構，近年廣泛應用於語言模型的可解釋性研究。

透過計算查詢與鍵的點積並進行縮放，以決定序列中特徵間的關聯權重，是提取上下文資訊的關鍵深度學習機制。

Meta提出的大規模基礎模型，能對任意圖像進行實例分割，採用提示工程實現靈活的互動式分割。

AI中的「自」機制涵蓋自監督學習、自我注意力與自我對弈，強調模型利用自身資訊或內部關聯進行學習。

自注意力是一種機制，讓序列中的每個元素計算彼此關聯度，藉此捕捉序列內部的依賴關係

深度學習中根據序列內不同位置的相關性動態分配權重的機制，通過計算查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）的交互，使模型能關注序列中任意位置的信息，無視距離限制。

自我對弈是一種強化學習技術，其中智能體與自身的副本進行對弈，從而學習和改進策略，無需外部人類或標記數據。

Seq2Seq模型是一種將一個序列轉換為另一個序列的深度學習模型，廣泛應用於機器翻譯、文本摘要、語音辨識等任務。

序列建模是深度學習領域處理具時間或順序依賴性資料的技術，旨在理解、預測或生成序列模式。

序列異常偵測是一種從具有時間或先後順序的資料中，找出不符合預期模式或異常行為的分析技術。

基於會話推薦利用使用者單次瀏覽會話內的行為序列，預測使用者下一步可能感興趣的項目，無需使用者歷史資料。

連體神經網路是一種包含兩個或多個共享相同權重的相同神經網路的架構，用於比較輸入之間的相似性或關係。

Sigmoid 函數是一種將任意實數壓縮到 (0, 1) 區間的 S 形曲線，公式為 σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ)，常作為神經網路的激活函數及邏輯斯迴歸的輸出層，用於將線性輸出轉換為機率值。

S 型函數能將任何數值壓縮至 0 到 1 之間，常用於二元分類模型，將輸出結果轉換為機率

模擬加速是一種結合人工智慧與計算科學的技術，用於在保持合理精確度的前提下，大幅縮短複雜系統模擬所需的時間。

一種高效的注意力機制，限制每個位置只與一個固定大小的局部上下文窗口內的位置進行注意力計算，減少計算複雜度。

Softmax 函數是一種將數值轉換為機率分佈的數學工具，常用於多元分類模型，確保輸出總和為一

稀疏注意力機制是一種減少注意力機制計算複雜度的技術，透過只關注輸入序列中的部分元素，降低運算量，提升模型效率。

稀疏變換器是一種深度學習架構，透過限制注意力機制的計算範圍降低複雜度，使其能高效處理長序列資料。

稀疏性約束是一種在機器學習中，強制模型參數或內部表示包含更多零值的正則化技術，以降低運算成本。

語者分段旨在識別音訊中不同語者的發言時間段，並將其區分開來，無需事先知道語者身份。

語音合成技術是一種將文字轉換成人類語音的技術，也稱為文字轉語音（TTS）。它廣泛應用於語音助理、導航系統和輔助科技等領域。

脈衝神經網路屬於第三代人工神經網路，模仿生物大腦透過離散的脈衝訊號進行資訊傳遞，具備極低的功耗與高時間解析度優勢。

隨機梯度下降（SGD）是一種迭代優化算法，用於最小化目標函數。它每次迭代僅使用一個或少量樣本計算梯度，加速訓練過程，但可能導致收斂不穩定。

風格轉換是一種使用人工智慧技術，將一張圖片的風格應用到另一張圖片的內容上的方法，創造出具有新風格的圖像。

超解析度重建是一種電腦視覺技術，旨在從低解析度影像重建出高解析度影像，提升影像的清晰度和細節。

Swin Transformer是一種層級式的Transformer模型，用於電腦視覺任務，透過移動視窗機制有效降低計算複雜度，並提升模型效能。