AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
転移学習モデルベース
ソース環境で学習したモデルを適応させて、類似のターゲット環境での学習を加速させる強化学習アプローチ。
用語
転移可能な知識
ソースタスクで学習した表現、ポリシー、モデルのうち、新しいタスクのパフォーマンスを向上させるために効果的に再利用できるもの。
用語
モデルのファインチューニング
一般的な知識を保持しながら、事前学習済みモデルのパラメータを新しいターゲットタスクに合わせて段階的に調整する技術。
用語
共有表現
ソースデータから抽出された抽象的で一般的な特徴で、ターゲットドメインの類似タスクを解決する際にも関連性があり有用なもの。
用語
タスク間一般化
あるタスクで獲得した知識を効果的に応用して、概念的に関連するが異なる問題を解決するモデルの能力。
用語
高速適応
知識転移により、最小限の例と学習時間で事前学習済みモデルを新しいタスクに効率的に適応させるプロセス。
用語
ソース-ターゲットモデル
ソースモデルが初期知識を提供し、ターゲットドメインの特異性に対応するために徐々に適応される転移アーキテクチャ。
用語
ポリシーの転移
ソース環境で学習した意思決定戦略を適用して、類似のターゲット環境での学習を初期化または誘導すること。
用語
少数ショット学習
非常に少数の訓練例で新しいタスクに適応する能力で、転移モデルの既存の知識を大規模に活用する。
用語
凍結パラメータ
転移された基本的な知識を保持するため、適応中にソースモデルの特定のレイヤーを変更しないまま維持する技術。
用語
漸進的学習
モデルが最も単純から最も複雑まで階層的に概念を学習する転送戦略で、知識の再利用を容易にする。
用語
分布の類似性
ソースデータとターゲットデータの確率分布間の近さを測定し、知識転送の成功ポテンシャルを決定する。
用語
事前学習済み知識
新しいタスクへの適応の起点として機能する、初期トレーニング中に取得された重み、バイアス、およびニューロン構造のセット。
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