AI 術語詞典

在語音識別、語音合成等任務中，建立音訊特徵與語言單位（音素、詞彙）對應關係的機器學習模型。

一種透過引入具有對抗特性的數據樣本來強化模型穩健性的機器學習訓練方法，能夠提升模型在面對惡意攻擊或分佈外輸入時的防禦能力。

巴丹瑙注意力允許序列模型在解碼時動態聚焦於相關的輸入特徵，有效克服長序列造成的資訊遺失問題。

雙向語境是同時參考目標元素前後文資訊的技術，能大幅提升模型對整體脈絡與語意的理解精準度。

邊界框偵測是一種電腦視覺技術，用於在影像或影片中定位和識別物體，並使用矩形框標示出物體的位置。

因果語言模型是一種語言模型，它基於序列中先前詞彙預測下一個詞彙，並明確建模詞彙之間的因果關係，以提升生成文本的連貫性和可控性。

持續學習旨在使AI模型能夠在不遺忘先前知識的情況下，逐步學習新的任務和資料，模擬人類終身學習的能力。

卷積運算是提取特徵的數學操作，透過濾波器在資料上滑動捕捉邊緣與紋理，廣泛應用於電腦視覺領域。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

使用深度學習模型進行端到端訓練的文段檢索方法，將查詢和文段都編碼為密集向量，通過向量相似度進行匹配。

稠密檢索模型使用神經網路將查詢和文檔嵌入到一個低維向量空間中，通過計算向量相似度來檢索相關文檔，克服了傳統方法的詞彙不匹配問題。

包含多個隱藏層的人工神經網路，能通過層層特徵抽取學習複雜的非線性表示，是現代深度學習的基礎架構。

高效神經架構搜尋（Efficient NAS）旨在降低NAS的計算成本，通過架構共享、代理模型等技術加速搜尋過程，找到高性能的神經網路架構。

編碼器將輸入資料轉換為固定長度的向量表示，提取其語義特徵，以供解碼器或下游任務使用。

Faster R-CNN是一種物件偵測演算法，它使用區域建議網路(RPN)來生成候選區域，並使用卷積神經網路(CNN)對這些區域進行分類和邊界框回歸。

長短期記憶網路（LSTM）的核心門機制，通過 sigmoid 激活函數產生 0-1 的控制信號，決定上一時步細胞狀態中有多少信息應被遺棄或保留，是解決梯度消失問題的關鍵元件。

神經網路中每個神經元都與前一層所有神經元相連的層級，每條連接都有獨立的可學習權重，能進行高度非線性的特徵轉換，常用於網路最後階段進行分類或迴歸。

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。

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。

長短期記憶網路（LSTM）的關鍵元件，通過 sigmoid 激活函數產生 0-1 之間的門控信號，動態控制有多少當前輸入信息應被添加到細胞狀態，實現選擇性的信息流控制。

語言模型是一種機器學習模型，用於預測給定文本序列中下一個詞彙或字符的概率分佈，是自然語言處理的基礎。

潛在擴散模型(LDM)是一種生成式AI模型，透過在潛在空間中進行擴散和逆擴散過程，生成高解析度、高品質的圖像或其他資料。

層歸一化是一種神經網路正規化技術，它在每個層級對所有神經元的激活值進行歸一化，以加速訓練並提高泛化能力。

醫療影像分析利用AI技術，自動或半自動地分析醫學影像，輔助醫生進行疾病診斷、病情監測和治療規劃，提高診斷效率和準確性。

一種統一的圖神經網路框架，將圖學習過程表述為節點間的消息生成、傳遞和聚合。

深度混合是一種模型架構，它結合了多個不同深度的子網路，以提升模型的表達能力和泛化能力，並允許模型根據輸入動態調整其深度。

透過機器學習演算法在大量數據中學習規律與特徵後，所產生可用於預測、分類或生成的數學結構與參數集合。

神經輻射場景（NeRF）是一種使用神經網路表示3D場景的新穎方法，它通過學習場景的體積密度和顏色來實現逼真的渲染。

神經符號人工智慧結合了神經網路的學習能力和符號AI的推理能力，旨在克服各自的局限性，實現更強大、更可靠的AI系統。

神經形態運算是一種模擬生物大腦結構的硬體架構，旨在以極低的功耗執行複雜的機器學習與人工智慧運算任務。

ONNX 是一種開放標準，用於表示機器學習模型，允許模型在不同框架之間互操作，簡化模型部署流程。

策略梯度是一種直接優化策略的強化學習方法，它通過計算策略梯度來更新策略參數，以最大化預期累積獎勵。

位置編碼是一種將序列中單詞或符號的位置資訊嵌入到向量表示中的技術，使模型能感知序列順序。

屬性預測是指利用機器學習模型，根據物件的特徵或結構資料，預測其物理、化學或行為特性的技術。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AutoML遷移學習利用預訓練模型知識，加速AutoML流程，減少訓練數據需求，提升模型泛化能力，並降低計算成本。

三元組抽取是從文本中提取（主語，謂語，賓語）三元組的過程，是構建知識圖譜的基礎，也是關係抽取的一種形式。

變分自編碼器（VAE）是一種生成式深度學習模型，它將輸入資料壓縮成潛在空間中的機率分佈，並能從中採樣以生成多樣化且具代表性的新資料樣本。

預熱訓練是一種在模型訓練初期，逐步提高學習率的策略，旨在穩定訓練過程，避免初期梯度爆炸或震盪。

Whisper 是 OpenAI 開發的語音辨識系統，能將語音轉換為文字，支援多種語言，並具備良好的抗噪能力和翻譯功能。

YOLO (You Only Look Once) 是一種即時物件偵測演算法，它將物件偵測視為一個迴歸問題，直接從完整圖像預測邊界框和類別機率。

Microsoft 提出的分布式訓練優化技術，通過將梯度、優化器狀態和模型參數分片存儲在多個 GPU 上，大幅降低記憶體占用，支持訓練超大規模模型。