এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
সাপোর্ট সেট
ফিউ-শট লার্নিং এপিসোডে ক্লাস প্রোটোটাইপ নির্মাণের জন্য ব্যবহৃত লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলির সংগ্রহ।
কোয়েরি সেট
ফিউ-শট মূল্যায়নের সময় সাপোর্ট সেট থেকে তৈরি প্রোটোটাইপ ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য অলেবেলযুক্ত উদাহরণ।
এম্বেডিং স্পেস
কম মাত্রার ভেক্টর স্পেস যেখানে ডেটা প্রজেক্ট করা হয় ক্লাসগুলির মধ্যে তুলনা এবং সাদৃশ্য গণনা সহজ করার জন্য।
নন-প্যারামেট্রিক ক্লাসিফিকেশন
একটি পদ্ধতি যেখানে প্যারামিটারের সংখ্যা ডেটার আকারের উপর নির্ভর করে না, প্রোটোটাইপ নেটওয়ার্কে ডাইনামিক প্রোটোটাইপের মাধ্যমে ব্যবহৃত হয়।
ফিচার এক্সট্র্যাক্টর
নিউরাল নেটওয়ার্ক (সাধারণত সিএনএন) যা কাঁচা ইনপুটগুলিকে উপযুক্ত রিপ্রেজেন্টেশন স্পেসে এম্বেডিংয়ে রূপান্তর করে।
টাস্ক ডিস্ট্রিবিউশন
প্রশিক্ষণ টাস্কগুলির সেট যা মেটা-লার্নিং সক্ষম করার জন্য অন্তর্নিহিত ডিস্ট্রিবিউশন থেকে নমুনা করা বলে ধারণা করা হয়।
ডিসট্যান্স সফটম্যাক্স
অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যা কোয়েরি এবং প্রোটোটাইপগুলির মধ্যে নেতিবাচক দূরত্বকে ক্লাসিফিকেশন সম্ভাবনায় রূপান্তর করে।
প্রোটোটাইপ এম্বেডিং
ফিচার এক্সট্র্যাক্টর নেটওয়ার্ক দ্বারা শেখা ল্যাটেন্ট স্পেসে একটি ক্লাস প্রোটোটাইপের কমপ্যাক্ট ভেক্টর রিপ্রেজেন্টেশন।