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。

衡量模型在面對惡意擾動輸入時的性能，評估其魯棒性與安全性。

一種在分散式系統中進行資料聚合與同步的通訊操作，確保所有計算節點最終獲得完全相同的整合結果。

批次正規化是一種標準化技巧，針對每層網路的輸入進行調整，使訓練過程更穩定，並允許使用較大的學習率

集束搜尋是一種啟發式搜尋演算法，用於序列預測任務，它在每個時間步保留多個最有可能的候選序列（集束），而非僅僅選擇最佳選項。

黑箱模型是指其內部運作機制對使用者而言不透明的模型，難以理解輸入與輸出之間的具體關係。

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。

運算最佳訓練旨在於給定運算資源下，最大化模型效能。它涉及調整模型大小、資料集大小和訓練步驟，以達到最佳效率。

一種機器學習技術，透過拉近相似樣本的特徵並推開相異樣本，使模型能學習到更具區別性與對齊性的特徵空間。

深度偽造是利用深度學習技術合成的逼真音訊、圖像或影片，通常用於製造假新聞、詐騙或惡意中傷。

從2D影像推斷場景的3D深度資訊，用於3D重建、機器人導航、AR應用和自動駕駛。

隨機失活遮罩在訓練時動態產生隨機二元矩陣，將部分神經元輸出暫時歸零，以打破特徵依賴並防止模型過度擬合。

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。

湧現能力是指大型語言模型在達到一定規模後，突然展現出在較小模型中未曾觀察到的複雜能力，例如推理、翻譯和程式碼生成。

人臉辨識是一種電腦視覺技術，用於自動識別或驗證圖像或影片中的人臉，並與已知人臉資料庫進行比對。

特徵金字塔網路(FPN)是一種用於目標檢測的深度學習架構，旨在從不同尺度的特徵圖中提取豐富的語義信息，以提升小目標的檢測性能。

圖形處理器（GPU）是一種專為並行處理設計的電子電路，最初用於加速圖像渲染，現廣泛應用於深度學習等需要大量計算的領域。

一種 GNN 模型，基於圖同構測試的 Weisfeiler-Lehman 算法設計，具有較強的圖判別能力。

抓取規劃是機器人學中的核心技術，旨在為機器人手臂規劃出有效且穩定的抓取動作，以成功拾取、移動或操作物體，確保任務執行效率與安全性。

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。

影像分割是一種電腦視覺技術，將影像劃分為多個區域或物件，以便分析或理解影像內容，常用於醫學影像分析、自動駕駛等。

使用多分支並行卷積的架構，在同一層中採用不同大小（1×1, 3×3, 5×5）的卷積核進行特徵提取，捕捉多尺度信息。

推論是指利用已訓練好的機器學習模型，對新的、未曾見過的資料進行預測或判斷的過程。是模型部署後的核心環節。

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。

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。

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是 Meta 開發的開放權重（open-weight）大型語言模型系列，可免費下載、修改、自行部署，採 Meta 自訂 community license 授權，非 OSI 認證開源。

Mask R-CNN是一種深度學習模型，用於物件偵測、實例分割和人體姿勢估計。它擴展了Faster R-CNN，增加了預測每個物件像素級別遮罩的分支。

梅爾頻譜圖是一種音訊訊號的視覺表示，它將音訊的頻率轉換到梅爾尺度上，更符合人類聽覺感知，常用於語音辨識和音訊分析。

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。

醫療 NLP 是指應用自然語言處理技術於醫療文本的技術，如電子病歷、臨床筆記、病理報告等。它能自動提取關鍵醫療信息、識別臨床事件、輔助診斷和生成臨床決策支持。

BERT 預訓練的輔助任務，給定兩個句子，判斷第二個句子是否在原文本中直接跟隨第一個句子，用於訓練模型理解句子間的邏輯關係。

利用AI技術在衛星影像中識別並定位特定物件，如建築、車輛、船隻等。

光學字元辨識（OCR）是一種技術，能將圖像中的文字轉換為機器可讀的文字格式，例如將掃描文件轉換為可編輯的文字。

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。

分類任務中測試集包含訓練集未見過的類別，模型需識別『這是一個未知類別』的問題。

深度學習模型中用於同時執行語義與實例分割的模組。

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。

機率式預測是一種時間序列預測方法，它不僅提供單一的點預測，還提供未來值的完整機率分佈或置信區間，以量化預測的不確定性。

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

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。

自動識別並分割影像中最吸引人類視覺注意的區域，常應用於影像縮略圖生成與視覺注意力研究。

AI驅動科學發現指利用人工智慧技術加速科學研究流程，涵蓋假設生成、實驗設計、資料分析與結果驗證，大幅提升各學科創新效率與發現速度。

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。

競價型訓練利用閒置的雲端運算資源，以大幅降低模型訓練成本，但可能因資源回收而中斷。

利用立體影像對（左右視圖）的對應像素差異估計深度信息，是三維重建的基礎。

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。

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) 是一種將所有 NLP 任務轉換為文本到文本格式的轉換器模型，簡化了模型訓練和應用。

使用瓦瑟施泰因距離作為損失函數的 GAN 變體，提供更穩定的梯度信號，減輕訓練不穩定性和模式崩潰問題。

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。