WikiEdge:ArXiv-2303.15935/terms
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這篇文章的術語表如下：
- 人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）：人工通用智能指的是能夠執行任何人類智能任務的機器智能，包括推理、問題解決和創造力等。
- 神經網絡（Neural Networks）：神經網絡是模仿人腦結構和功能的一種計算模型，由大量節點（或稱「神經元」）相互連接構成。
- 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）：卷積神經網絡是一種深度學習網絡，常用於處理視覺信息，其結構受到大腦視覺皮層的啟發。
- 注意力機制（Attention Mechanisms）：注意力機制是人工神經網絡中的一種技術，模仿人腦選擇性關注某些感官輸入或認知過程的方式。
- 變換器模型（Transformer Model）：變換器模型是一種基於自注意力機制的深度學習模型，廣泛應用於自然語言處理和其他序列處理任務。
- 多模態學習（Multimodal Learning）：多模態學習指的是同時處理和整合來自多種感官模態（如視覺、聽覺等）的信息的學習方式。
- 強化學習（Reinforcement Learning, RL）：強化學習是一種機器學習方法，通過獎勵和懲罰來訓練模型，使其能夠根據環境反饋做出決策。
- 神經形態計算（Neuromorphic Computing）：神經形態計算是設計模仿生物神經元和突觸的計算機硬體的領域，旨在模擬大腦的工作方式。
- 大規模語言模型（Large Language Models, LLMs）：大規模語言模型是一類包含大量參數的深度學習模型，能夠處理和生成自然語言文本。
- 零樣本學習（Zero-Shot Learning）：零樣本學習是指模型在沒有看到特定類別樣本的情況下，能夠識別或生成該類別的樣本。