AI用語集
AI技術に関する専門用語をわかりやすく解説しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々な分野のAI用語を網羅。初心者から専門家まで、AIの理解を深めるための用語辞典です。
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全 971 件の用語が登録されています。 801〜850件を表示中
| ID | 用語 | 定義 |
|---|---|---|
| 178 | 行為としての知覚（エナクティブ視覚） | 知覚が受動的な情報受容ではなく、身体を通じた環境との能動的相互作用であるという理論。ヴァレラらが提唱。 |
| 177 | 構造的接続性と機能的接続性 | 脳領域間の物理的な神経線維結合（構造的）と、活動の相関関係（機能的）の両面から脳ネットワークを理解する枠組み。 |
| 176 | 記憶の固定化と再固定化 | 記憶が海馬から大脳皮質へ徐々に移行する過程（固定化）と、想起時に記憶が一時的に不安定化する過程（再固定化）。 |
| 175 | 意味記憶のハブ・アンド・スポークモデル | 意味記憶が前側頭葉のハブ領域と、各感覚モダリティのスポーク領域から構成されるという理論。 |
| 174 | 神経振動の同期と情報統合 | 異なる脳領域の神経活動が同期することで、情報の統合や意識が実現されるという理論。 |
| 173 | 予測的視覚処理 | 視覚システムが網膜入力を予測し、予測誤差のみを上位領域に伝達するという視覚処理モデル。 |
| 172 | 神経言語処理モデル | 言語処理の神経基盤を研究する分野。ブローカ野、ウェルニッケ野などの言語関連領域の機能を解明する。 |
| 171 | ワーキングメモリの容量限界 | ミラーの法則として知られる、ワーキングメモリが約7±2項目しか保持できないという制約。チャンク化で克服可能。 |
| 170 | マインドワンダリングと創造性 | 課題に関係ない自発的思考（マインドワンダリング）がデフォルトモードネットワークと関連し、創造性に寄与する現象。 |
| 169 | 視覚的注意のスポットライト理論 | 視覚的注意が狭い範囲に集中し、その領域の処理が促進されるという理論。ポズナーらが提唱。 |
| 168 | 脳の機能的ネットワーク | 脳の異なる領域間の機能的・構造的な接続パターン。コネクトームとも呼ばれ、認知機能の基盤となる。 |
| 167 | 認知神経科学 | 認知機能の神経基盤を研究する学際的分野。脳イメージングや神経心理学的手法を用いる。 |
| 166 | スパースコーディング | 情報を少数の活性化ニューロンで表現する神経符号化方式。効率的な情報表現と記憶容量の増大を実現。 |
| 165 | 双方向性予測符号化 | 脳の階層的構造において、上位領域が下位領域の活動を予測し、予測誤差が双方向に伝播するモデル。 |
| 164 | 皮質-基底核ループ | 大脳皮質と大脳基底核を結ぶ神経回路。運動制御、習慣形成、報酬学習に関与する。 |
| 163 | 脳の予測符号化 | 脳が常に感覚入力を予測し、予測誤差を最小化するように処理するという理論。知覚と学習の統合的説明。 |
| 162 | 神経振動（ニューラルオシレーション） | 神経細胞集団が示すリズミカルな電気活動。アルファ波、ベータ波、ガンマ波などがあり、認知機能と関連。 |
| 161 | 神経伝達物質 | シナプスで信号伝達を行う化学物質。ドーパミン、セロトニン、グルタミン酸、GABAなどがあり、学習に重要な役割を果たす。 |
| 160 | ニューロン多様性 | 脳内に存在する様々な種類のニューロン（興奮性、抑制性など）と、その機能的多様性。 |
| 159 | 海馬と記憶形成 | 海馬が宣言的記憶（エピソード記憶と意味記憶）の形成に重要な役割を果たすこと。空間記憶にも関与。 |
| 158 | 作業記憶 | 情報を一時的に保持し操作する認知システム。バドリーのモデルでは中央実行系、音韻ループ、視空間スケッチパッドから構成。 |
| 157 | 大脳皮質の層構造 | 大脳皮質が6層構造を持ち、各層が異なる入出力と機能を担う解剖学的構造。情報処理の階層性を実現。 |
| 156 | ミラーニューロン | 他者の行動を観察した時と自分が同じ行動をする時の両方で活動するニューロン。模倣学習や共感の神経基盤とされる。 |
| 155 | STDP（Spike Timing-Dependent Plasticity） | シナプス前後のニューロンの発火タイミングに依存してシナプス強度が変化する可塑性。ヘブ則の精緻化。 |
| 154 | 長期抑圧（LTD） | シナプスの伝達効率が持続的に減弱する現象。LTPと相補的に働き、シナプス可塑性の双方向性を実現。 |
| 153 | 長期増強（LTP） | シナプスの伝達効率が持続的に増強される現象。学習と記憶の細胞レベルのメカニズムとして重要。 |
| 152 | 神経可塑性 | 経験に応じて神経回路の構造や機能が変化する脳の性質。学習と記憶の神経基盤であり、リハビリテーションの基礎。 |
| 151 | インペインティング | |
| 150 | シードナンバー | |
| 149 | プロンプト漏洩 | |
| 148 | テキスチャル・インバージョン | |
| 147 | LoRA (Low-Rank Adaptation) | 事前学習済みモデルに学習可能な低ランク行列を追加する効率的な微調整手法。メモリ効率が良く広く普及。 |
| 146 | ソフトプロンプト（Soft Prompt） | |
| 145 | プロトコル | |
| 144 | プロンプト・テイラリング | |
| 143 | VAE (変分オートエンコーダ) | 確率的な潜在変数を用いて、データの生成過程をモデル化するニューラルネットワーク。画像生成や異常検知に使用。 |
| 142 | 拡散モデル | ノイズを徐々に除去することで高品質なデータを生成するモデル。Stable Diffusionなど画像生成で革新をもたらした。 |
| 141 | プレファレンス検出 | |
| 140 | 意識判定メトリクス | |
| 139 | 視覚的推論 | |
| 138 | 画像思考 | |
| 137 | オムニモーダル | |
| 136 | C2PA | |
| 135 | System Card | |
| 134 | 思考の連鎖（Chain-of-Thought） | |
| 133 | CoTモニタリング | |
| 132 | 報酬ハッキング | |
| 131 | AI Works | |
| 130 | オプトアウト API | |
| 129 | AI意識 |
