AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
ハードパラメータ共有
マルチタスク学習のアプローチで、ネットワークの下位層がすべてのタスクで共有され、上位層のみが各タスクに特化する方式。
用語
ソフトパラメータ共有
各タスクが独自のモデルとパラメータを持つが、異なるタスクのモデル間でパラメータの類似性を促進するために正則化を適用する技術。
用語
タスク間正則化
ソースタスクの知識を活用してターゲットタスクの学習を制約・改善し、過学習を軽減する正則化手法。
用語
タスク特化層
マルチタスクアーキテクチャにおいて、特定のタスクに専用のニューロン層で、下位層の共有表現から恩恵を受けつつ特化を可能にする。
用語
マルチヘッドアーキテクチャ
共通のトランクと複数の専門化された予測ヘッドを持つニューラルネットワーク構造で、マルチタスク環境で各タスクに最適化される。
用語
共有表現学習
複数のタスクに対して同時に有用な特徴を捉える潜在表現を学習するプロセスで、タスク間の知識転移を最大化する。
用語
タスク関係モデリング
表現の共有を最適化し全体的なパフォーマンスを向上させるために、異なる学習タスク間の関係を明示的に量化・活用する技術。
用語
プログレッシブニューラルネットワーク
新しいタスクのために新しいニューロン列を追加しながら、以前のタスクの列への横方向接続を維持するアーキテクチャで、忘却を避ける。
用語
転移可能性分析
ソースタスクで学習した特徴が、関連性のあるが異なるターゲットタスクへ効果的に転移できる能力を定量的に評価すること。
用語
タスクの不確実性重み付け
各タスクの均一分散性の不確実性に基づいて各タスクの損失を自動的に重み付け、タスク間の学習をバランスさせるマルチタスク最適化手法。
用語
タスククラスタリング
類似のタスクをクラスタにグループ化して表現の共有を最適化し、関連するタスクグループ内でのより効果的な転移を可能にするアプローチ。
用語
マルチモーダル転移学習
異なるデータモダリティ（テキスト、画像、音声）間で知識を転移し、共有表現を豊かにする転移学習の拡張。
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