Birden fazla gizli katmana sahip sinir ağlarıyla temsiller öğrenen makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Gizli katmanlar, girdiyi art arda dönüşümlerden geçirir. Doğrusal olmayan etkinleştirmeler ağın daha karmaşık ilişkileri temsil etmesine yardımcı olur. Katman sayısı tek başına doğruluk ölçüsü değildir; mimari, veri ve eğitim birlikte değerlendirilir.
Kaynak: Resmî belge.
Çapraz dikkat, iki farklı veri dizisi arasında dikkat hesaplamalarının yapıldığı özel bir dikkat mekanizması türüdür.
OpenAI tarafından geliştirilen, metin ve görselleri aynı vektör uzayında temsil edebilen çok modlu yapay zeka modelidir. Görsel üretim araçlarında prompt anlama katmanı olarak kullanılır.
Görselleri aşamalı olarak gürültüden arındırarak üreten derin öğrenme modelidir. Rastgele gürültüden başlayarak adım adım anlamlı bir görsel oluşturur.
Dikkat mekanizması, sinir ağlarının girdi verilerinin farklı bölümlerine seçici olarak odaklanmasını sağlayan bir yapay zeka bileşenidir.
Metin, görsel veya diğer veri türlerinin yoğun, sabit boyutlu sayısal vektörlere dönüştürülmesi işlemidir. Anlamsal benzerlik hesaplaması ve model girdi temsili için kullanılır.
Bir üretici ve bir ayırt edici olmak üzere iki sinir ağının birbirine karşı eğitildiği derin öğrenme modelidir. Üretici gerçekçi veriler üretmeye, ayırt edici ise gerçek ve sahte verileri ayırt etmeye çalışır.