এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
হাইপারপ্যারামিটার স্পেস
সমস্ত সম্ভাব্য হাইপারপ্যারামিটার সংমিশ্রণের সেট, তাদের পরিবর্তনের ডোমেইন, সীমাবদ্ধতা এবং সম্পর্ক দ্বারা সংজ্ঞায়িত, যেখানে অনুসন্ধান অ্যালগরিদম কাজ করে।
এসএমবিও
সিকোয়েনশিয়াল মডেল-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন, একটি সাধারণ প্যারাডাইম যা বায়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন অন্তর্ভুক্ত করে, হাইপারপ্যারামিটার অনুসন্ধানকে ক্রমান্বয়ে নির্দেশিত করতে সম্ভাব্যতা মডেল ব্যবহার করে।
হাইপারগ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট
একটি অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি যা হাইপারপ্যারামিটারের সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে এবং সরাসরি আপডেট করে, গ্রেডিয়েন্ট-বিহীন পদ্ধতির চেয়ে আরও দক্ষ অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করে।
ব্যান্ডিট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন
একটি অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি যা হাইপারপ্যারামিটার অনুসন্ধানকে মাল্টি-আর্মড ব্যান্ডিট সমস্যা হিসেবে গঠন করে, অভিযোজনযোগ্যভাবে এক্সপ্লোরেশন এবং এক্সপ্লয়িটেশনের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
হাইপারপ্যারামিটার গুরুত্ব বিশ্লেষণ
মডেলের পারফরম্যান্সে প্রতিটি হাইপারপ্যারামিটারের আপেক্ষিক প্রভাবের পদ্ধতিগত অধ্যয়ন, যা সবচেয়ে প্রভাবশালী প্যারামিটারে অপ্টিমাইজেশন প্রচেষ্টাকে অগ্রাধিকার দিতে সক্ষম করে।
হাইপারপ্যারামিটার ট্রান্সফার লার্নিং
একটি কাজ বা ডোমেন থেকে অন্য কাজে সর্বোত্তম হাইপারপ্যারামিটার জ্ঞান স্থানান্তরের কৌশল, এইভাবে নতুন সমস্যাগুলিতে অপ্টিমাইজেশনকে ত্বরান্বিত করে।