AI 術語詞典

演員-評論家是一種強化學習演算法，結合了策略梯度（演員）和時序差分學習（評論家）的優點，以實現更穩定的學習。

注意力機制讓神經網路在處理序列資料時，動態分配不同位置的關注權重，提升長距離依賴的捕捉能力

自駕車是指無需人類駕駛員干預，能自主感知環境、做出決策和控制行駛的車輛。自駕系統整合了計算機視覺、傳感器融合、路徑規劃和深度學習，是 AI 應用中最複雜的系統。

Google 的雙向語言模型，用 MLM（遮罩）和 NSP 預訓練，擅長理解文本語意

AI 氣候模型是指使用機器學習加速和改進氣候模擬和預測的技術。AI 能從大規模氣象數據中學習複雜的氣候動態，提高預測準確性和計算效率，支持氣候變化研究和政策制定。

機器人視覺是指機器人使用攝像頭和深度傳感器配合計算機視覺算法，感知和理解視覺世界，完成抓取、組裝、檢測等任務。它使機器人能在動態環境中自主操作，廣泛應用於製造、物流和醫療。

代價函數是所有訓練樣本損失函數的平均值，用於評估模型在整個訓練集上的表現，並作為優化算法的目標。

資料擴增術是一種增加訓練資料多樣性的技術，透過對現有資料進行微小的修改，創造出新的、但仍然代表相同類別的資料點，以提升模型泛化能力。

去噪擴散機率模型（DDPM）是一種生成模型，通過逐步添加高斯噪聲破壞資料，然後學習逆向過程，從噪聲中重建資料，實現高品質的資料生成。

AI藥物發現利用人工智慧加速藥物研發流程，從靶點識別、候選藥物篩選、臨床試驗設計到藥物重定位，降低成本並縮短開發週期。

針對計算、內存、功耗等資源約束進行優化的神經網路，在保持性能的同時減少參數量和計算複雜度。

用極少量目標域標籤資料，在保持源域知識的前提下快速適應新域。

一種生成模型訓練方法，通過學習光滑的向量場使數據從噪音流向目標分佈，相比擴散模型具有更快的推理速度。

焦點損失函數 (Focal Loss) 是一種用於解決物件偵測中類別不平衡問題的損失函數，它通過降低易分類樣本的權重，使模型更關注難分類樣本。

生成對抗網路是一種透過生成器與鑑別器互相對抗學習，最終使生成器能產出逼真資料的深度學習模型

梯度裁剪是一種防止梯度爆炸問題的技術，通過限制梯度的大小，確保訓練過程的穩定性，避免模型參數更新過大。

圖分類是將整個圖形結構映射到特定類別的機器學習任務，旨在根據節點、邊及整體拓撲特徵預測圖形的屬性或狀態。

一種高效的注意力機制，將多個查詢頭共享同一組鍵值頭，減少模型參數和記憶體消耗，同時保持性能不下降。

系統透過經驗不斷改進自身的學習過程，達到越來越高效的適應和泛化能力。

讓電腦系統具備閱讀人類語言文本並回答相關問題能力的自然語言處理技術。

材料科學AI運用機器學習加速新材料的發現與設計，能精準預測材料特性並最佳化製程，顯著縮短研發週期。

機制性可解釋性旨在理解AI模型內部運作的具體機制，如同理解程式碼般，而非僅僅觀察輸入輸出關係。

專為資源受限的行動設備（手機、平板、邊緣設備）設計的輕量級神經網路，確保低延遲、低功耗的推理。

GAN 訓練時生成器只輸出少數幾種重複樣本而喪失多樣性的訓練失敗現象。

單樣本學習是一種機器學習方法，旨在僅使用一個或少數幾個樣本來學習新的類別或概念，模擬人類快速學習的能力。

估計影片相鄰幀之間像素的運動向量，用於動作檢測、影片壓縮、視覺導航等應用。

識別模型在推論時遇到的輸入是否來自訓練資料分布之外的技術，以防止模型在未知情境下給出不可靠的預測。

詞性標注是自然語言處理中，為句子中的每個詞彙指定詞性的過程，例如名詞、動詞、形容詞等，是後續語法分析的基礎。

病理學AI利用人工智慧分析組織切片影像，輔助病理醫生診斷癌症、感染等疾病，提升診斷效率和客觀性。

問答系統是一種利用電腦程式自動回答人類提出的問題的技術，旨在提供快速、精確的資訊檢索和知識獲取。

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。

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。

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。

通過學習數據分佈的梯度（評分函數）來生成數據的生成模型，使用評分匹配目標直接建模數據分佈的梯度。

自然語言處理系統能夠理解文字背後的含義與上下文關係的能力。

直接連接網路中相隔若干層的神經元，允許梯度和信息跳過中間層流通，改善深層網路的梯度流動和訓練穩定性。

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。

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。

推測解碼是一種加速大型語言模型推論速度的技術，透過小型模型預測多個token，再由大型模型驗證，減少計算量。

Stable Diffusion 是一種潛在擴散模型，用於根據文字描述生成高質量圖像，透過迭代去噪過程，從隨機噪聲中產生逼真圖像。

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。

文字生成3D模型是指利用人工智慧技術，將文字描述轉換為對應的3D模型，實現從文字到視覺化模型的自動生成。

透過輸入自然語言描述，利用深度學習模型自動合成出符合語意內容與風格之圖像的多模態技術。

將Transformer架構應用於時序資料，利用自注意力捕捉時間依賴，在預測任務上取得優異成績。

視覺語言模型結合電腦視覺與自然語言處理，使機器能理解並生成圖像與文字之間的關聯，應用廣泛，例如圖像描述生成和視覺問答。

語音助理是一種使用語音辨識、自然語言處理等技術，讓人們透過語音指令與設備互動的AI系統。

權重裁剪是一種正則化技術，透過將神經網路的權重限制在特定數值範圍內，以增強模型訓練的穩定性與收斂效果。

「權重衰減」是深度學習正則化技術，透過懲罰過大權重，防止模型過度擬合，提升泛化能力。

詞義消歧（WSD）是自然語言處理中的一項任務，旨在確定一個詞在特定上下文中的正確含義，因為許多詞具有多重含義。

用3D高斯分佈代表場景幾何，通過可微分光柵化實現高速3D重建和新視角合成。