Skip to content

Mašininio ir giliojo mokymosi sąvokų žodynėlis

Notifications You must be signed in to change notification settings

linas-p/ML-AI-2-LT

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

35 Commits
 
 

Repository files navigation

Mašininio ir giliojo mokymosi sąvokų žodynas

Jei turima neaiški sąvoka, kviečiu užpildyti Issue, jei turite pasiūlymų/pildymų kviečiu pateikti PR. Arba kreiptis el.paštu: linas.petkevicius@mif.vu.lt

Sąvoka Vertimas Pastabos/paaiškinamas
Action Veiksmas
Adaptive Instance Normalization (AdaIN) Adaptyvi tiesioginė normalizacija
Advantage Pranašumas
Advantage Actor Critic model Sudėtingas aktoriaus-kritiko modelis
Accuracy Tikslumas
Activation function Aktyvacijos funkcija
Activation map Aktyvacijų žemėlapis Atliekant konvoliucijos operacijas, suskaičiuotos reikšmės vadinamos aktivacijų žemėlapiais.
Action-value function for policy π Strategijos π veiksmo reikšmių funkcija
AI agent DI agentas
AI bias and fairness DI šališkumas ir teisingumas
AI component DI komponentas
AI developer DI kūrėjas
AI ecosystem DI ekosistema
AI evaluator DI vertintojas
AI explainability DI paaiškinamumas
AI function DI paskirtis
AI platform provider DI platformos teikėjas
AI predictability DI prognozuojamumas
AI provider DI teikėjas
AI reliability DI patikimumas
AI resilience DI atsparumas
AI robustness DI robastiškumas
AI stakeholder roles DI suiteresuotųjų šalių vaidmenys
AI subject DI subjektas
AI system integrator DI sistemos integruotojas
AI system life cycle DI sistemos gyvavimo ciklas
AI system life cycle model DI sistemos gyvavimo ciklo modelis
AI system life cycle stages and processes DI sistemos gyvavimo ciklo būsenos ir procesai
AI transparency DI skaidrumas
AI users DI naudotojai
AI verification and validation DI verifikavimas ir validavimas
Affine transform Afininė transformacija
Anchors Atraminiai stačiakampiai Trejetų nuostolių funkcijoje naudojant vaizdų analizėje, vartoti - atraminis vaizdas
Artificial Intelligence Dirbtinis intelektas
Attention mechanism Dėmesio sutelkimo transformacija/mechanizmas
Average pooling layer Sutelkimo vidurkinant sluoksnis
Average precision Vidutinis preciziškumas
Backbone Fundamentas For creating our model fine-tuning of the backbone of ResNet50 model as feature extractor was used. Sukuriant naują modelį, buvo naudojami kintamieji, gauti naudojant ResNet50, kaip fundamentalų modelį.
Batch Duomenų rinkinys
Batch normalization Rinkinio normalizacija
Backpropagation algorithm Atgalinio sklidimo algoritmas
Backpropagation through time (BPTT) Atgalinis sklidimas laike
bias šališkumas
Bilinear sampling Dvitiesinis atsitiktinis atrinkimas
Bidirectional long short-term memory Dvikryptis ilgos trumpalaikės atminties modelis
Body joints Kūno sanariai
Bounding box Stačiakampis
Bias Laisvasis narys Jei bias kaip sąvybė - tai paslinktas, jei kaip kintamasis laisvasis narys.
Binary classification Dviejų klasių klasifikavimas
Capsule neural network Kapsulinis neuroninis tinklas
Cascade Classifier Pakopinis klasifikatorius
Causal inference Priežastingumo analizavimas Tai procesas nustatyti priežastingumo ryšius. Nemaišyti su koreliacija, jei dydžiai koreliuoti, nebūtinai jie įtakoja vienas kitą.
Character-based tokenization Teksto skaidymas į teksto vienetus procesas teksto vienetams priskiriant unikalius teksto simbolius.
Cyclic consistency Cikliškai pastovus
Computer vision Kompiuterinės regos
Confidence map Pasikliovimo žemėlapis
Confusion matrix Klasifikavimo lentelė
Continuous learning Nuolatinis mokymasis
Content image Turinio paveikslas
Convolutional layer Konvoliucinis sluoksnis Konvoliucinis sluoksnis, tai konvoliucijomis grįstų transformacijų taikymas duotai įvesčiai. Sluoksnio branduoliai dažniausiai laikomi, kaip nežinomi modelio parametrai, kurie įvertinami iš duomenų.
Convolutional neural networks Konvoliuciniai neuroniniai tinklai
Convolutional operation Konvoliucijos operacija Nors turime sąsūkos operacijas, konvoliucijos operacijos sąvoka turėtų būti neatsiejama nuo konteksto
Continual learning Tęstinis mokymasis Continual learning (CL) are designed to accumulate and improve knowledge in a curriculum of learning-experiences without forgetting. Tęstinis mokymas, yra koncepcija rinkti ir tobulinti modelio žinias, neužmirštant senų užduočių. Pavyzdžiui apmokitnas vaizdų klasifikatorius gebėti atskirti 1000 vaizdų klasių, adaptuotas kitai užduočiai išmokti atpažinti mažiau klasių "užmiršta" pradinę užduotį ir nėra tęstinio mokymo pavyzdys.
Cost function Kaštų funkcija Nuostolių/kaštų funkcijos - vartojamos, kaip sinonimai priklausomai nuo konteksto.
Cost-sensitive learning Kaštams jautrus mokymasis
Clipped Surrogate function Apkarpyta surogatinė funkcija
Cross-attention kryžminis dėmesio sutelkimas
Cross-entropy Kryžminė entropija
data acquisition duomenų rinkimas
data annotation duomenų anotavimas
data labelling duomenų žymėjimas
Data augmentation Duomenų augmentacijos
dataset duomenų rinkinys
Denoising triukšmo šalinimas
Dilated convolution Praretintos konvoliucijos operacija
Directed Orientuotas
Discounted future reward Diskontuotas ateities atlygis Alternatyva: geometriškai pasvertas ateities atlygis
Dynamic routing Dinaminis maršrutizavimas
Dynamic time warping models Dinaminis laiko atstatymo modelis
Dead ReLU problem Dingusio dalimis tiesinio vieneto gradiento problema ReLu aktyvacija sprendžia gradientų sprogimo problemą, nes funkcijos išvestinė lygi vienetui jei x > 0. Tačiau, gradientų nykimo problema analogišku atveju ir vadinama taip.
Decision Sprendimas
Decision boundary Skiriamoji sritis
Deep fake Vaizdinė klastotė
Deep learning Gilusis mokymasis
Depth Gylis
Depth map Gylio žemėlapis 3D kameros, fiksuojančios ne tik RGB spalvos kanalus, bet ir atstumą iki objekto ir išduoda gylio žemėlapį.
Dropout Atsitiktinio praretinimo transformacija
Dot product Skaliarinė sandauga
Edge maps Kraštų žemėlapis We found edge image. Paskaičiavome surastų kraštų vaizde paveikslėlį.
Embeddings Įterpiniai
Eigen vector Tikrinis vektorius
Eigen value Tikrinė reikšmė
Eigenspace Tikrinių vektorių erdvė
Egocentric action recognition Egocentrių veiksmų atpažinimas
Embeddings space Įterpinių reprezentacijų erdvė
Ensemble Ansamblis
Epoch Epizodas
Epsilon-greedy algorithm Epsilion godus algoritmas
Error Paklaida
Estimate Įvertis Įvertinio nežinomo parametro reikšmė, gauta kaip įvertinimo rezultatas.
Estimator Įvertinys Statistika (funkcija) parametrams ivertinti.
Expectation-maximization (EM) Vidurkio maksimizavimo metodas
Expectation-maximization for segmentation Vidurkio maksimizavimo metodas segmentavimui
Exponential linear unit (ELU) Eksponentinis tiesinis vienetas $$ELU_a(x) = \begin{cases} 1, & x > 0\ a \cdot (\exp(x) - 1), & x \leq 0 \end{cases},\quad $$, čia a yra konstanta.
Exposure Atvirumas
Exploration algorithms Tyrinėjantis algoritmas
Exploding gradient problem Sprogstančių gradientų problema Vertinant nežinomus parametrus gradientiniais metodais, kai turime sudėtingą modelį taikome diferenciavimo taisyklę $$ \begin{eqnarray*} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial heta_{k}^1} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta_{z}^L} \frac{\partial \theta_{z}^L}{\partial \theta_{z}^{L-1}} \cdot \cdot \cdot \frac{\partial \theta_{z}^{1}}{\partial \theta_{k}^1} \end{eqnarray*}$$, tačiau jei narių skaičius didelis, ir apskaičiuotos dalinių išvestinių reikšmės didelės, galutinė reikšmė greitai sprogsta. Tai ir vadinama sprogstančių gradientų problema.
Exploitation algorithms Eksplotuojantis algoritmas Alternatyva: dabartinėmis žiniomis besiriamentis algoritmas. Pavyzdys: While in explotaition we pay reward on identity new actions,
the explotation concentrates on making efficient decition now.
Jei tyrinėjantis algoritmas suteikia atlygį naujiems (prieštai nebandytiems) sprendimams (veiksmams), tai dabartinėmis žiniomis besiriamentis algoritmas maksimizuoja trumpalaikį atlygį iš dabartinės situacijos.
Federated machine learning Federuotas mašininis mokymas
F1 measure F1 statistika
Feature extractor informatyvių požymių ištraukimo metodas
Feature space Požymių erdvė
Few-shot learning Modelio adaptavimas naujai užduočiai iš kelių pavyzdžių
Identity Tapatybė
Fraud detection Sukčiavimo aptikimas
Inference Išvadų darymas Pavydžiui statistical inference - tai procesas priimti išvadas apie duomenis atsižvelgiant į statistines duomenų sąvybes
Image Enhancement Vaizdo patobulinimas
Image quality assessment Vaizdų kokybės vertinimas
Image similarity metrics Vaizdų panašumo metrikos
Imbalanced data Nesubalansuotų duomenų aibė
Input Įvestis
Input gate Atidarymo sklendė
Instant segmentation Tiesioginė segmentacija
Internal state Vidinė būsena
Intersection over union (IOU) Susikirtimas padalintas iš sąjungos
Inter-class similarity and intra-class variability problem Išsibasrtymo klasių viduje ir tarp klasių problema.
Inter-frame attention encoder Autoenkoderis su dėmesio sutelkimo mechanizmu paveikslėlyje
Iteration Iteracija
Iterative reconstruction algorithm Iteratyvus rekonstrukcijos algoritmas
F_1 score F_1 statistikos reikšmė
Fine-tune Adaptuoti Alternatyva: pritaikyti
Features Požymiai
Feature pyramid networks Piramidinis požymių tinklas
Feature map Požymių žemėlapiai Požymių žemėlapiai tai tarpiniai skaičiavimai (paslėptų sluoksnių reikšmės), kurias tyrimuose dažnai naudoja kaip žemo/aukšto lygio požymius, t.y. kurie gerai užkoduoja nagrinėjamus duomenis.
Flatten layer Ištiesinimo sluoksnis
Forward pass Tiesionis skaičiavimas Alternatyva:Sklidimas į priekį
Feedforward Tiesioginio sklidimo
Frechet inception distance Frešė atstumas vaizdams Galima vartoti ir Fréchet atstumas vaizdams. Frešė atstumas yra metrika tarp dviejų skirstinių, o Frešė atstumas vaizdams - apibendrinimas taikyti vaizdams.
Forgot gate Užmiršimo sklendė
Focal loss Židinio nuostolių funkcija
Fully connected layer Pilnai sujungtų sąryšių sluoksnis
Fully Convolutional Network Pilnai konvoliucinis tinklas
Generalization Generalizacija Mokinant sudėtingus modelius turime dalį visų galimos aibės pavyzdžių. Visgi jei modelis generalizuojasi, jis gali pakankamai gerai įvertinti visus tarpinius atvejus.
Generative Adversarial Networks (GAN) Generatyviniai adversariniai tinklai Alternatyva: 1) Generatyviniai priešiški tinklai 2) Generatyviniai konkuruojantys tinklai
Graph sparsification Grafo išretinimas
Gradient Descent Gradientinis nusileidimas
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Juodai baltų spalvos lygių atsikartojimų matrica
Gated recurrent unit (GRU) model Sklendžių rekurentinių vienetų modelis
Gaussian error linear unit (GELU) Gausinis tiesinis vienetas $$GELU(x) = x \Phi(x)$$ čia $\Phi(x)$ normalaus a.d. pasiskirstymo f-ja.
Gate Sklendė Rekurentiniuose neuroniniuose tinkluose signalio kelias yra įgalinamas arba išjungiamas praveriant arba uždarant sklendę.
Hidden layers Paslėpti sluoksniai
ground truth etalonas
Histogram of oriented gradients (HOG) Kryptinių gradientų histograma
Hyperparameter Hiperparametrai Parametrais, laikome tokius kintamuosius, kurie laikomi nežinomais, ir yra vertinami iš duomenų. Hiperparametrais laikome tokius kintamuosius, kurie nusako modelio konfigūraciją ir yra fiksuoti ir parinkti. Pavyzdžiui mokymo žingsnis.
Kernel Filtro branduolys Kernel mašininio mokymo kontekste verčiamas, kaip branduolys. Konvoliucinių tinklų kontekste - filtro branduolys.
KDD (knowledge discovery in data) žinių atradimas duomenyse
Label žymė
Large language models Dideli kalbos modeliai
Learning rate Mokymo žingsnis
Learning rate scheduler mokymo žingsnio planuotojas
Leaky ReLU Pralaidus dalimis tiesinis vienetas $$Leaky ReLU(x) = \begin{cases} 1, & x > 0\ -a x, & x \leq 0 \end{cases},\quad $$, čia a yra konstanta.
life cycle gyvavimo ciklas
L2 norm pooling Sutelkimo imant L2 normą sluoksnis
Local receptive fields Lokali matymo sritis Taikant konvoliucinius neuroninius tinklus įeities matricai taikome konvoliucijos operaciją. Sritis, kurią apima duotas branduolys, ir yra ta lokali matymo sritis.
Loss Nuostoliai
Loss computation Nuostolių apskaičiavimas
Loss function Nuostolių funkcija Tiklo funkcija (objective function) - apibrėžtas sprendžiamas uždavinys. Praktikoje gali būti įvairus, pavyzdžiui maksimizuoti tikimybinį pasiskirtymą (P1) ar daugelių tikslų uždavinį (P2). Tam praktikoje konstruojame nuostolių funkciją (loss function) - praktikoje dažnai minimizuojamą funkciją, kurią optimizuodami ieškome nežinomų modelių parametrų (pvz. P1 - neigiama log-tikėtinumo funkcija, P2 - tiesinė kelių uždavinių mažiausių kvadratų funkcija ir pan.). Nuostolių/kaštų funkcijos - vartojamos, kaip sinonimai priklausomai nuo konteksto.
Layers Sluoksnis
Leakage Duomenų nutekėjimas Tai procesas, kai modelis testuojamas ne ant visiškai nematytų realistiškų duomenų (kas atitinka realius bandymus), bet ant tokių duomenų, kurių dalys pasitaikė ir vertinant modelio parametrus. Pavyzdys: pacientams daromos kelios tyrimų nuotraukos; eksperimento metu atsitiktinai atrenkamas testavimo duomenų rinkinys; Testavimas turi duomenų nutekėjimą, ir toks eksperimentas yra nevalidus; Nepriklausomas testavimo rinkinys reikalautų, jog nė vienas paciento stebėjimas esantis testavimo rinkinyje, nebūtų naudojamas vertinant modelio parametrus (apmokymo metu).
Lemmatization Pagrindinės žodžio formos nustatymas
Long short-term memory (LSTM) Ilgos trumpalaikės atminties modelis
Machine learning Mašininis mokymas
Majority class Dažniausia klasė
Markov decision process Markovo sprendimo priėmimo procesai
Mask Užmaskavimas
Masked depth maps Užmaskuotas gylio žemėlapis
Max pooling layer Sutelkimo imant maksimalią reikšmę sluoksnis
Mean squared error (MSE) Vidutinė kvadratinė paklaida
Mel-frequency transformation Mel transformacija
Memory cell Atminties lastelė
Min-max normalization method Min-maks. normalizacija
Minority class Rečiausia klasė
Momentum Inercija
Motion Judėjimas
Mutual-attentional fusion block Bendro dėmesio sutelkimo apjungimo blokas
Multiclass classification Daugelio klasių klasifikavimas
Multilabel classification Daugelio žymenų klasifikavimas
Multilayer perceptron Daugiasluoksnį perceptroną
Multitask learning Daugiatikslis mokymas
named entity recognition
NER įvardytų esybių atpažinimas
narrow AI siaurasis DI
Negative class Neigiama klasė
Negative instances Neigiami pavyzdžiai
optical character recognition
OCR optinis simbolių atpažinimas
Natural language processing (NLP) Skaitmeninis natūraliosios kalbos apdorojimas
Nearest neighbour upsampling Išplėtimas taikant artimiausio kaimyno metodą
Neurons Neuronas
Neural Style Transfer Neuroniniais tinklais paremtas vaizdų stiliaus perkėlimas
Noise scheduler triukšmo keitimo planuotojas
Noise-contrastive estimation Kontrastinis triukšmo vertinimas
Non-Stationary nestacionarus Non-stationary process is such when unconditional joint probability distribution does change when shifted in time. Procesas nestacionarus, jei bendras skirstinys kinta laike.
Non-linear model Netiesinis modelis
Non-maximum suppression algorithm Ne maksimalaus apjungimo algoritmas
Object detection Objektų aptikimas
Objective function Tikslo funkcija Tiklo funkcija (objective function) - apibrėžtas sprendžiamas uždavinys. Praktikoje gali būti įvairus, pavyzdžiui maksimizuoti tikimybinį pasiskirtymą (P1) ar daugelių tikslų uždavinį (P2). Tam praktikoje konstruojame nuostolių funkciją (loss function) - praktikoje dažnai minimizuojamą funkciją, kurią optimizuodami ieškome nežinomų modelių parametrų (pvz. P1 - neigiama log-tikėtinumo funkcija, P2 - tiesinė kelių uždavinių mažiausių kvadratų funkcija ir pan.). Nuostolių/kaštų funkcijos - vartojamos, kaip sinonimai priklausomai nuo konteksto.
Observation Stebėjimai
Occlusion Uždengimas Object was not visible due occlusion. Objektas buvo nematomas dėl uždengimo.
Open data Atviri duomenys
Open-source Atviro kodo
Output Išvestis
Output gate Išvesties sklendė
Over-fitting Persimokymas
Padding Papildymo transformacija Sekų/teksto uždaviniuose dažnai nagrinėjami statiniai modeliai, tada įvesčiai esant trumpesnei reikia kažkaip užpildyti likutinę dalį. Papildymo transformacija užpildo likutines įvestis pagal taisyklę (Sekose dažnas papildymas nuliais, tekste - dažnas papildymas tuščiais teksto vienetais [pad])
Probably approximately correct (PAC) learning Apytikslis mokymasis pagal tikimybę In PAC learning the learner receives samples and must select a generalization function (called the hypothesis) from a certain class of possible functions. Apytikslis mokymasis pagal tikimybę gautai duomenų imčiai turi parinkti geriausiai begeneralizuojančią funkciją iš tam tikros funkcijų klasės.
Part affinity fields (PAR) Sričių afininiai laukai
Parametric ReLU Parametrizuotas dalimis tiesinis vienetas $$ParametricReLU_a(x) = \begin{cases} 1, & x > 0\ -a x, & x \leq 0 \end{cases},\quad $$, čia a yra vertinamas parametras.
Pattern Šablonas
Peak signal to noise ratio Maksimalaus signalo ir triukšmo santykis
Pixel intensity Pikselio intensyvumas
Perceptual Suvokimas
Perceptual path Suvokimo srities
Perceptual path Length Suvokimo srities vertės
Permutation Perstatymas
Policy Strategija
Positive class Teigiama klasė
Positive instances Teigiami pavyzdžiai
Phase artifacts Poziciniai artefaktai
Point biserial correlation Dviserijinė taškinė koreliacija
Policy gradient Strategijos gradientas
Pooling transformation Sutelkimo transformacija
Pooling layer Sutelkimo sluoksnis Sutelkimo sluoksnis taikomas giliuose neuroniniuose tinkluose, kaip transformacija visam sluoksniui. Sutelkimo sluoksniai, dažniausiai neturi vertinamų parametrų ir tik agreguoja išvesčių rezultatus.
Privacy-Preserving algorithms Privatumą išsaugantys algoritmai
Precision Preciziškumas
Prediction Prognozė
Probability map Tikimybių žemėlapis
Proximal Policy Optimization Stategijos artutinis optimizavimas
Online learning Nuolatinis mokymasis
One-hot variables Fiktyvūs kintamieji One-hot coding, tai procesas užkoduoti kategorijas priskiriant atitinkamai kategorijai vienetuką, o kitoms nulį. Statistikoje, tai suprantama, kaip fiktyvių kintamųjų sukurimas.
One-shot learning Modelio adaptavimas naujai užduočiai iš vieno pavyzdžio
Optical flow Optinis srautas
Overfitting Persimokymas Tai procesas, kai įvertinami paslinkti modelio parametrai, dėl jų vertinimo tik ant dalies duomenų. Tokiu atveju praktikoje pasikeistus duomenų pasiskirstymui, modelis netinkamas.
Oversampling Pavyzdžių perteklinis įtraukimas
Real-time Realaus laiko/realiu laiku
Relative position normalization Realiatyvios pozicijos normalizavimas
Recall Atkūrimo statistika Alternatyva jautrumas. Skaičiuojama taip pat kaip jautrumo statistika.
Rectified Linear Unit (ReLu) Dalimis tiesinis vienetas $$relu(x) = max(0, x)$$
Recurrent neural networks (RNN) Rekurentiniai neuroniniai tinklai
Reinforcement learning Skatinamasis mokymas
Region proposal network Sričių pasiūlymo tinklas
Regions of interest (ROI) Dominančios sritys
Reguliarization Reguliarizacija Reguliarizacija, tai baudos/papildomų kaštų pridėjimas prie skaičiuojamos nuostolių funkcijos, įgalinanti atsižvelgti į iškeltus apribojimus.
Restricted Boltzmann machines Bolcmano mašina su apribojimais
Reset gate Atstatymo sklendė
Relation Saveikos
Residual Network (ResNet) Liekanų neuroninis tinklas žr. Deep Residual Learning for Image Recognition
Reward Atlygis
risk rizika
robustness robastiškumas
Saturates Spalvų sodrumas
Shared weights Bendri parametrai Pavyzdžiui Siamo neuroniniai tinklai naudoja bendrus sluoksnius skritinguose, modeliuose.
Score Statistikos vertė
Scaled exponential linear unit (SeLu) - $$selu(x) = \lambda \begin{cases} 1, & x > 0\ \alpha e^{x}, & x \leq 0 \end{cases},\quad \lambda=1.0507,\alpha=1.6733. $$
Sigmoid-weighted linear unit (SiLU) Pasvertas sigmoidinis tiesinis vienetas $$\sigma(x) = \frac{x}{1 + e^{-x}} = x \sigma(x)$$. žr. Švituojanti aktivacijos funkcija
Semantic segmentation Semantinis segmentavimas
semantic computing semantinė kompiuterija
semi-supervised machine learning pusiau prižiūrimas mašininis mokymasis
Segmentation Segmentavimas
Segmentation color-based Segmentacija grįsta spalvų lyginimu
Segmentation region-based Segmentacija grįsta kraštų radimu
Sensitivity Jautrumas
Sequential data Nuoseklūs duomenys
Shift invariance Postūmiui invariantiškas
Shape Forma
Shape mask Formos užmaskavimas
Shape model Formos modelis
self-attention pooling Sutelkimas taikant dėmesio sutelkimo mechanizmą
Self-occlusion Uždengimas savimi Left ear was not visible due turned face. Kairės ausies nebuvo galima matyti dėl pasukto veido.
Self-supervised progressive ranking loss Adaptyvi rankingo nuostolių funkcija
Salient points Svarbiausi taškai
Sigmoid Sigmoidas $$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$,
Skip connections Praleidimo jungtys
Skeleton-based system Kūno pozos taškais grįsta sistema
Skeleton edge motion Kūno pozos taškų judėjimas
Sliding windows Slenkančio lango
Spatial-temporal data Erdvę ir laikinę informaciją turintys duomenys
Spatial branch Erdvis duomenų pjūvis
Style image Stiliaus vaizdas
Spacial Transformer network Erdvinės transformacinis tinklas
Space time interest points Informatyvūs taškai laike ir erdvėje
Sparse activation functions Praretinta aktivacijos funkcija
Squeeze and recursion temporal gates (SRTG) Rekursyvi suspaudimo sklendė
Soft nearest neighbor Apytikslūs artimiausi kaimynai Jei artimiausių kaimynų metodas, randa tikslius artimiausius kaimynus. Tai šis metodas yra diferencijuojamas, įgalinantis greitai ieškoti apytikliai artimų kaimynų.
Softmax Eksponentinis normalizavimas / Softmax funkcija
Stationary Stacionarus
State Būsena
State-value function for policy π Strategijos π būsenos vertės funkcija
Stride Žingsnis
Structural similarity index Struktūrinis panašumas
symbolic AI simbolinis DI
Sub-level structural similarity index Struktūrinis subintensivumų panašumas
Subword tokenization Teksto skaidymas į teksto vienetus procesas teksto vienetams priskiriant unikalias teksto dalis.
Sum pooling layer Telkimo sumuojant sluoksnis
Supervised learning Prižiūrimas mokymas
Stemming Žodžio kamieno išskyrimas
Swish activation function Švituojanti aktivacijos funkcija $$\sigma(x) = \frac{x}{1 + e^{-x}} = x \sigma(x)$$ žr. Pasvertas sigmoidinis tiesinis vienetas
Threshold Slenkstinė vertė
Template Šablonas
Temporal Difference algorithm Laikinųjų-skirtumų algoritmas
Temporal branch Laikinių duomenų pjūvis
Temporally consistent Laikiškai pastovus
Temporal gates Laikinė sklendė
Test data Testavimo duomenys
text2image Teksto transformavimas į vaizdą
text-image semantic search jungtinė teksto-vaizdo semantinė paieška
Transformer Transformerių neuroninis tinklas
Trade-off Kompromiso riba "The bias–variance tradeoff is the property of a model that the variance of the parameter estimates across samples can be reduced by increasing the bias in the estimated parameters" - Kompromiso riba tarp paslinktų ir didelį išsibarstymą turinčių įvertinių tai modelio sąvybė laviruoti tarp neužtikrintų (didelį išsibarstymą/riziką) turinčių nepaslinktų ir paslinktų įvertinių su mažu išsibanstymu.
Training data Apmokymo duomenys
Transformation network Transformacinis tinklas
Trial-and-error search Paieška bandymų-klaidų būdu
Triplet loss function Trejetų nuostolių (tikslo) funkcija
Token Teksto vienetas Teksto vienetas tai skaitinė reikšmė - indeksas nusakantis fiksuotą simbolį, žodžio dalį arba žodį.
Tokenization Teksto skaidymas į teksto vienetus Teksto skaidymas į teksto vienetus vienareikšmiškai priskiria duotam tekstui sąrašą teksto vienetų (indeksų).
Tokenizer Teksto skaidymo į teksto vienetus modelis/transformacija
Undersampling Pavyzdžių neįtraukimas (imties retinimas)
Unpooling Atspaudimas
Validation data Validavimo duomenys
Vanishing gradient problem Nykstančių gradientų problema Vertinant nežinomus parametrus gradientiniais metodais, kai turime sudėtingą modelį taikome diferenciavimo taisyklę $$ \begin{eqnarray*} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta_{k}^1} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta_{z}^L} \frac{\partial \theta_{z}^L}{\partial \theta_{z}^{L-1}} \cdot \cdot \cdot \frac{\partial \theta_{z}^{1}}{\partial \theta_{k}^1} \end{eqnarray*}$$, tačiau jei narių skaičius didelis, ir apskaičiuotos dalinių išvestinių reikšmės mažos, galutinė reikšmė greitai nyksta. Tai ir vadinama nykstančių gradientų problema.
Value function Vertės funkcija
Variational Auto-Encoder Variacinis auto-enkoderis
Undirected Neorentuotas
Unsupervised learning Neprižiūrimas mokymas
Upsampled Išplėtimas
Variance schedule dispersijos keitimo planuotojas
View layer Ištiesinimo sluoksnis
Weights Parametrai
Weighted entropy-variance method Pasvertas entropijos-dispersijos metodas
Weight matrix Parametrų matrica
Weight update Parametrų atnaujinimas
Word tokenization Teksto skaidymas į teksto vienetus tai procesas teksto vienetams priskiriant unikalius teksto žodžius.
Word error rate Klaidingų žodžių dažnis
Zoneout Atsitiktinio išlaikymo transformacija žr. Atsitiktinio išlaikymo transformacija
Zero padding Papildymas nuliais
Zero-shot learning Modelio adaptavimas naujai užduočiai nepateikiant pavyzdžių

About

Mašininio ir giliojo mokymosi sąvokų žodynėlis

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published