এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
প্রথম-ক্রম MAML
MAML-এর একটি বৈকল্পিক যা গণনাগত জটিলতা হ্রাস করার সময় অভিযোজন কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট আনুমানিক করে।
উচ্চ-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট
গ্রেডিয়েন্টগুলির সাপেক্ষে গণনা করা গ্রেডিয়েন্ট, যা আরম্ভ প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করার জন্য মেটা-শিক্ষণ অ্যালগরিদমে অপরিহার্য।
মেটা-লস
অভিযোজনের পর সমস্ত কাজের উপর সমষ্টিগত ক্ষতি ফাংশন, যা মেটা-মডেলের আরম্ভ প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়।
আরম্ভ অপ্টিমাইজেশন
নতুন কাজে দ্রুত শিক্ষা সহজতর করার জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাথমিক ওজন অপ্টিমাইজ করার প্রক্রিয়া।
মেটা-লার্নিং রেট
বাইরের লুপে ব্যবহৃত শিক্ষার হার যা কাজের উপর সমষ্টিগত কর্মক্ষমতার ভিত্তিতে মেটা-প্যারামিটার আপডেট করতে ব্যবহৃত হয়।
মেটা-ব্যাচ
মেটা গ্রেডিয়েন্ট গণনা এবং আরম্ভ প্যারামিটার আপডেট করার জন্য একই সাথে নমুনা করা কাজের সমষ্টি।
মেটা-ফিচার
মেটা স্তরে নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্য যা একটি শিক্ষণ কাজের বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করে এবং মডেলের অভিযোজন নির্দেশনা দেয়।
গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন
অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের একটি শ্রেণি যা মডেল প্যারামিটার পুনরাবৃত্তিমূলক আপডেট করতে ক্ষতি ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে।