🔢Lượng tử hóa

Giảm độ chính xác của các tham số mô hình để tiết kiệm bộ nhớ và tài nguyên tính toán.

🔁Mạng thần kinh hồi quy

Một mạng nơ-ron có vòng lặp duy trì bộ nhớ các đầu vào trước đó.

📉Hồi quy

Nhiệm vụ dự đoán một giá trị số liên tục từ các đặc trưng đầu vào.

⚖️Hợp thức hóa

Các kỹ thuật phạt độ phức tạp để ngăn ngừa hiện tượng quá khớp trong mô hình.

🎮Học tăng cường

Học hỏi thông qua thử và sai bằng cách tối đa hóa các tín hiệu phần thưởng tích lũy.

🎲Máy Boltzmann bị hạn chế

Một mạng nơ-ron ngẫu nhiên tạo sinh với các đơn vị hiển thị và ẩn.

🦾Robot

Thiết kế, xây dựng và vận hành các máy móc thông minh.

🪞Tự chú ý

Một cơ chế chú ý liên kết các vị trí khác nhau trong một chuỗi duy nhất.

🌗Học bán giám sát

Học máy bằng cách kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn với dữ liệu chưa được gắn nhãn.

🎤Nhận dạng giọng nói

Chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản.

👨‍🏫Học có giám sát

Học từ dữ liệu được gắn nhãn để ánh xạ đầu vào đến đầu ra đã biết.

🔊Chuyển văn bản thành giọng nói

Tổng hợp âm thanh giọng nói từ văn bản.

✂️Mã hóa token

Quá trình chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token.

📚Dữ liệu huấn luyện

Tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy đưa ra dự đoán.

🔄Chuyển giao học tập

Tái sử dụng kiến ​​thức từ một nhiệm vụ để cải thiện hiệu suất trong nhiệm vụ khác.

🤖Máy biến áp

Kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tự chú ý.

📉Không vừa vặn

Khi một mô hình quá đơn giản để nắm bắt được cấu trúc cơ bản của dữ liệu.

🔍Học không giám sát

Học hỏi từ dữ liệu chưa được gắn nhãn để khám phá các mẫu hoặc cấu trúc ẩn.

🗜️Bộ mã hóa tự động biến phân

Một mô hình tạo sinh học được biểu diễn tiềm ẩn của dữ liệu đầu vào.

🔤Nhúng từ

Một dạng biểu diễn vector dày đặc của từ ngữ, nắm bắt được ý nghĩa ngữ nghĩa.

0️⃣Học không cần dữ liệu huấn luyện

Khả năng của mô hình trong việc xử lý các tác vụ mà nó không được huấn luyện một cách rõ ràng.