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Ein Deep Belief Network (DBN) ist ein anspruchsvolles generatives Modell, das tiefe Architekturen und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) nutzt, um hierarchische Datenrepräsentationen sowohl für überwachtes als auch unüberwachtes Lernen zu erlernen, wie zum Beispiel Bild- und Spracherkennung.
Die Fréchet-Inception-Distanz (FID) ist eine Metrik zur Bewertung der Qualität von Bildern, die von generativen Modellen, insbesondere GANs, erzeugt werden. FID vergleicht die Verteilung generierter Bilder mit echten Bildern und bietet eine ganzheitlichere Messung von Bildqualität und -vielfalt.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das traditionelle Informationsabrufsysteme mit generativen großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert. So kann die KI Texte generieren, die durch Integration von externem Wissen genauer, aktueller und kontextbezogener sind.
