এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্টোকাস্টিক ডিফিউশন
একটি জেনারেশন প্রক্রিয়া যেখানে প্রতিটি ডিনোইজিং ধাপে একটি র্যান্ডম উপাদান অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা সম্ভাব্য সমাধান স্পেস অন্বেষণ করতে এবং একই নয়েজড ইনপুট থেকে বৈচিত্র্যময় নমুনা তৈরি করতে সক্ষম করে।
ডিটারমিনিস্টিক ডিফিউশন
ডিনোইজিং পদ্ধতি যেখানে বিপরীত প্রক্রিয়া একটি অনন্য এবং পূর্বাভাসযোগ্য ট্র্যাজেক্টরি অনুসরণ করে, প্রায়শই একটি ODE সলভার হিসেবে মডেল করা হয়, যেখানে কোনো স্টোকাস্টিসিটি নেই এবং পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফল তৈরি করে।
ODE সলভার
একটি সংখ্যাগত পদ্ধতি যা সাধারণ ডিফারেনশিয়াল ইকুয়েশন সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়, যা ডিটারমিনিস্টিক ডিফিউশন প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে, একটি অনন্য এবং স্থিতিশীল ডিনোইজিং ট্র্যাজেক্টরি নিশ্চিত করে।
ল্যাঙ্গেভিন স্যাম্পলার
একটি স্টোকাস্টিক MCMC-টাইপ অ্যালগরিদম যা সম্ভাব্যতা ঘনত্বের লগ-গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে র্যান্ডম ওয়াক সম্পাদন করে, স্টোকাস্টিক ডিফিউশন মডেলগুলিতে ডিনোইজিং প্রক্রিয়ার ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।
অ্যাডিটিভ গাউসিয়ান নয়েজ
একটি নয়েজিং প্রক্রিয়া যেখানে স্বাভাবিক ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণকারী নয়েজ পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে ডেটাতে যোগ করা হয়, প্রাথমিক ডেটা ডিস্ট্রিবিউশনকে ধীরে ধীরে একটি সাধারণ গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশনে রূপান্তরিত করে।
প্রোবাবিলিটি ট্র্যাজেক্টরি
ডিফিউশন প্রক্রিয়ার সময় জুড়ে ডেটার সম্ভাব্যতা ডিস্ট্রিবিউশন দ্বারা অতিক্রম করা পথ, জটিল ডেটা ডিস্ট্রিবিউশন থেকে টার্গেট গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন পর্যন্ত।
কন্টিনিউয়াস টাইম স্টেপ
একটি ফর্মুলেশন যেখানে ডিফিউশন প্রক্রিয়াকে সময়ের সাথে অবিচ্ছিন্ন ঘটনা হিসেবে বিবেচনা করা হয়, যা আরও সূক্ষ্ম বিশ্লেষণের জন্য ডিফারেনশিয়াল ইকুয়েশনের মতো গাণিতিক টুলস ব্যবহারের অনুমতি দেয়।
অর্নস্টেইন-উলেনবেক প্রক্রিয়া
একটি অবিচ্ছিন্ন স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া যা ভেরিয়েবলগুলিকে তাদের গড়ের দিকে ফিরিয়ে আনে, প্রায়শই ফরওয়ার্ড ডিফিউশন প্রক্রিয়া হিসেবে ব্যবহৃত হয় এর স্টেশনারিটি এবং মিন রিভার্সনের বৈশিষ্ট্যের জন্য।
স্টোকাস্টিক ডিফারেনশিয়াল ইকুয়েশন (SDE)
একটি সমীকরণ যা একটি সিস্টেমের বিবর্তন বর্ণনা করে যা একই সাথে একটি নির্ধারিত ড্রিফ্ট এবং একটি এলোমেলো ডিফিউশনের অধীন, যা ডিফিউশন প্রসেসের পূর্বের গাণিতিক কাঠামো গঠন করে।
স্কোর দ্বারা ডিনোইজিং
একটি পদ্ধতি যেখানে মডেল প্রতিটি ধাপে স্কোর (ঘনত্বের লগের গ্রেডিয়েন্ট) ভবিষ্যদ্বাণী করে ডিনোইজিং নির্দেশনা দেয়, যোগ করা শব্দ অপসারণের জন্য গ্রেডিয়েন্টের দিক বিপরীত করে।
নয়েজ শিডিউল
একটি কৌশল যা ডিফিউশন প্রসেসের প্রতিটি ধাপে যোগ করা গাউসিয়ান শব্দের ভ্যারিয়েন্স নির্ধারণ করে, ডেটা ডিস্ট্রিবিউশন থেকে বিশুদ্ধ শব্দে রূপান্তরের গতি এবং প্রকৃতি নিয়ন্ত্রণ করে।
নয়েজ প্রেডিকশন নেটওয়ার্ক
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার (প্রায়শই একটি U-Net) যা একটি প্রদত্ত টাইম স্টেপে ডেটায় যোগ করা শব্দ ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষিত, বিয়োগের মাধ্যমে আসলটি পুনর্গঠন করতে সক্ষম।
স্টোকাস্টিক অয়লার পদ্ধতি
একটি স্টোকাস্টিক ডিফারেনশিয়াল ইকুয়েশনের সমাধান আনুমানিক করার জন্য একটি সহজ সংখ্যাসূচক ইন্টিগ্রেশন স্কিম, ডিফিউশন মডেলের বেসিক বাস্তবায়নে ব্যবহৃত।
কন্টিনিউয়াস মার্কভ চেইন
একটি স্টোকাস্টিক প্রসেস যেখানে ভবিষ্যতের অবস্থা শুধুমাত্র বর্তমান অবস্থার উপর নির্ভর করে অতীতের উপর নয়, অবিচ্ছিন্ন সময় সহ, নয়েজিং অবস্থার মধ্যে ধীরে ধীরে রূপান্তর মডেলিং করে।