KI-Glossar
Das vollständige Wörterbuch der Künstlichen Intelligenz
Partage de Paramètres
Techniques fondamentales où les couches du modèle sont partagées entre plusieurs tâches pour apprendre des représentations communes.
Apprentissage Dur par Transfert
Architecture avec couches partagées fixes et couches spécifiques aux tâches, garantissant un transfert de connaissances strict.
Apprentissage Doux par Transfert
Approche où chaque tâche possède son propre modèle mais avec des contraintes de similarité régularisées entre les paramètres.
Relations Inter-Tâches
Étude et modélisation explicite des relations de dépendance, de similarité ou d'opposition entre les différentes tâches.
Optimisation Multi-Objectif
Techniques d'optimisation avancées pour équilibrer et协调er les objectifs multiples des différentes tâches simultanément.
Équilibrage des Gradients
Méthodes pour contrôler et harmoniser les conflits de gradients entre les différentes tâches lors de la rétropropagation.
Apprentissage par Curseur Multi-Tâches
Stratégies d'ordonnancement intelligent des tâches pour optimiser la séquence d'apprentissage et le transfert de connaissances.
Recherche d'Architecture Neurale Multi-Tâches
Optimisation automatique des architectures de réseaux pour trouver la meilleure configuration de partage entre tâches.
Régularisation Multi-Tâches
Techniques de régularisation spécifiques pour prévenir le surapprentissage et améliorer la généralisation dans les contextes multi-tâches.
Apprentissage Séquentiel des Tâches
Paradigme où les tâches sont apprises successivement plutôt que simultanément, avec gestion de l'oubli catastrophique.
Adaptation de Domaine Multi-Tâches
Techniques pour adapter les modèles multi-tâches à de nouveaux domaines tout en préservant les capacités sur les tâches originales.
Transfert de Connaissances Hétérogènes
Méthodes pour transférer des connaissances entre des tâches de natures différentes (vision, texte, audio, etc.).
Apprentissage Multi-Modal Multi-Tâches
Intégration et apprentissage simultané de plusieurs types de données (images, texte, son) dans un cadre multi-tâches.
Mise à l'Échelle des Tâches
Défis et solutions pour gérer efficacement des collections massives de tâches dans un même modèle d'apprentissage.
Apprentissage par Contraste Multi-Tâches
Application des techniques d'apprentissage contrastif pour améliorer la discrimination entre les représentations des différentes tâches.