AI 術語詞典

對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。

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。

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。

自編碼器是一種神經網路，旨在學習輸入數據的壓縮表示（編碼），然後從該壓縮表示重建原始數據（解碼）。

膠囊網路是一種神經網路架構，旨在解決卷積神經網路在處理物件方向和空間關係上的不足，透過膠囊和路由機制，更有效地捕捉物件的層次結構。

一種條件生成技術，不依賴外部分類器，通過在無條件生成過程中注入條件信息來控制生成結果，常用於文本到圖像等多模態任務。

對比學習是一種自監督學習方法，通過學習區分相似和不相似的樣本，從而提取資料的有效表示，無需人工標註。

ControlNet 是一種神經網路結構，用於控制大型擴散模型，例如 Stable Diffusion，以實現更精確的圖像生成控制，例如基於草圖或邊緣圖生成圖像。

使網路中的每一層都接收所有前面層的輸出作為輸入，通過特徵複用和梯度流通改善深層網路的訓練和性能。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

Dice Loss是一種用於衡量兩個樣本之間相似度的損失函數，尤其適用於處理不平衡的資料集，常見於圖像分割任務。

隨機丟棄是一種訓練技巧，透過隨機關閉部分神經元，避免網路過度依賴單一路徑，提升模型的泛化能力

藥物靶點預測是利用機器學習預測候選藥物分子與生物靶點蛋白質之間的結合力，加速新藥研發並降低實驗成本。

前饋神經網路是一種訊息單向傳播的神經網路，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，廣泛應用於分類和迴歸任務。

生成式模型（Generative Model）是能夠學習資料的機率分布並從中生成新樣本的機器學習模型，涵蓋 GAN、VAE、擴散模型等架構，廣泛應用於影像合成、文字生成與資料擴增。

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。

影像描述生成（Image Captioning）是電腦視覺與自然語言處理的交叉任務，旨在讓模型自動為輸入影像產生自然語言描述，是多模態 AI 的核心應用之一，評估指標常用 BLEU、CIDEr、SPI

圖像分類是電腦視覺中的一項任務，旨在將圖像分配到預定義的類別中。模型學習圖像特徵，並基於這些特徵預測圖像所屬的類別。

在多模態學習中，將圖像和文本的表示映射到共同的語義空間，使得語義相關的圖文對的表示相近。

結合異常偵測與可解釋AI技術，不僅識別異常點，還能說明異常發生的原因，提升決策透明度。

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）衡量兩個機率分佈的差異，數值越大代表分佈差異越大，常用於評估模型預測分佈與真實分佈的接近程度。

一種圖學習任務，目標是預測圖中兩個節點之間是否存在或將存在邊的連結。

AI負載平衡將AI任務分散到多個計算資源，確保資源有效利用，避免單點過載，提升整體系統效能和穩定性。

指大型語言模型能夠處理和理解更長输入序列的能力，通常指支援數千到數百萬個 token 的上下文窗口。

混合精度訓練是一種使用不同精度（如 FP16 和 FP32）的浮點數進行模型訓練的技術，旨在加速訓練過程並減少記憶體佔用。

MobileNet是一種針對移動和嵌入式設備設計的輕量級深度神經網路架構，旨在實現高效的資源利用和快速的推論速度。

運用生成式人工智慧模型，探索廣大化學空間並精準設計出具有特定期望性質之全新分子結構的前沿技術。

多個智能體在同一環境中互動的強化學習，須處理協作、競爭和通訊等複雜關係。

多步預測是一種時間序列分析技術，旨在同時或依序預測未來多個時間點的數值，而非僅單一未來點。

自然語言處理使電腦能理解、分析和生成人類語言，是 AI 語音助理與翻譯等應用的核心技術

使用深度神經網路進行端到端機器翻譯的技術，相比傳統統計方法質量顯著提升。

物件偵測是一種電腦視覺技術，用於識別影像或影片中特定物件的位置和類別，常用於自動駕駛、安全監控、零售分析等。

一種整合實例分割與語義分割的神經網路架構，透過特徵金字塔網路同時處理前景物件與背景環境的高效模型。

模型參數是機器學習模型在訓練過程中學習到的數值，用於決定模型如何對輸入資料進行轉換和預測。它們是模型的內部變數。

困惑度衡量語言模型預測文本序列的能力，數值越低代表模型預測能力越好，對文本的理解程度越高。

確定人體或物體在三維空間中的位置和方向，通常輸出關鍵點（如關節位置）的坐標。

在模型訓練完成後應用的量化技術，通過將浮點參數轉換為低精度整數或定點數來減少模型大小和計算成本，實現過程簡單但精度損失相對較大。

量子化學預測利用機器學習模型預測分子的電子性質與化學反應，有效加速新藥開發與材料科學研究的進程。

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。

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。

對圖像中每個像素進行類別標記，將整張圖像分解為具有語義意義的區域的電腦視覺任務。

情感分析是一種自然語言處理技術，用於識別和提取文本中的主觀情感，例如正面、負面或中性情緒，應用於輿情監控、客戶回饋分析等。

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。

槽位填充是自然語言理解中的一項任務，旨在從文本中提取特定資訊，並將其填入預定義的槽位中，以形成結構化資料。

為降低自注意力複雜度的技術。透過僅保留分數最高的前 K 個鍵值對參與計算，有效減少記憶體與運算開銷。

張量處理單元（TPU）是Google專為加速機器學習工作負載而設計的客製化硬體加速器，尤其擅長處理張量運算，是深度學習的利器。

將貝葉斯推論問題轉化為最優化問題，用易於計算的分布逼近複雜的後驗分布。

結合電腦視覺與自然語言處理的跨學科領域，使人工智慧系統能夠同時理解、對齊並處理影像與文字資訊。

Vision Transformer (ViT) 是一種將 Transformer 架構應用於圖像識別的深度學習模型，它將圖像分割成小塊，並將其視為序列進行處理。

將一個說話者的聲音轉換為另一個說話者聲音風格的技術，同時保持語言內容不變。