এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কো-অ্যাটেনশন মেকানিজম
দ্বিমুখী মনোযোগ আর্কিটেকচার যেখানে দুটি মোডালিটি একে অপরের জন্য একই সাথে অপেক্ষা করে, যা প্রতিসম ইন্টারঅ্যাকশন এবং তথ্যের ক্রস-বুঝাপড়া সম্ভব করে তোলে।
ফিউশন অ্যাটেনশন
মনোযোগের একটি প্রযুক্তি যা প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য প্রাসঙ্গিক ফিউশন ওজন শিখে বিভিন্ন মোডালিটির উপস্থাপনাগুলিকে গতিশীলভাবে একত্রিত করে।
সেলফ-অ্যাটেনশন মাল্টিমোডাল
একটি মেকানিজম যেখানে একটি মোডালিটির প্রতিটি উপাদান যৌথ স্পেসে অন্যান্য মোডালিটির উপাদান সহ অন্যান্য সমস্ত উপাদানের সাপেক্ষে তার আপেক্ষিক গুরুত্ব গণনা করে।
বিলিনিয়ার অ্যাটেনশন
মনোযোগের একটি পদ্ধতি যা মোডালিটি জোড়ার মধ্যে জটিল ইন্টারঅ্যাকশন মডেল করতে এবং নন-লিনিয়ার সম্পর্ক ক্যাপচার করতে বিলিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন ব্যবহার করে।
অ্যাটেনশন অ্যালাইনমেন্ট
বিভিন্ন মোডালিটির সেগমেন্টের মধ্যে সেমান্টিক অ্যালাইনমেন্টের প্রক্রিয়া যা স্পেসিয়াল বা টেম্পোরাল মিল চিহ্নিত করতে অ্যাটেনশন ম্যাপ ব্যবহার করে।
মোডালিটি-স্পেসিফিক অ্যাটেনশন
মনোযোগের একটি মেকানিজম যা প্রতিটি মোডালিটির অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যের জন্য অভিযোজিত, ডেটা টাইপ অনুযায়ী তথ্য নির্বাচন অপ্টিমাইজ করতে পৃথক প্যারামিটার ব্যবহার করে।
ডাইনামিক অ্যাটেনশন ওয়েটিং
প্রতিটি ইনপুটের জন্য প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিকতা এবং মাল্টিমোডাল তথ্যের আত্মবিশ্বাসের ভিত্তিতে রিয়েল-টাইমে অ্যাটেনশন ওজন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার সিস্টেম।
মাল্টি-হেড ক্রস-মোডাল অ্যাটেনশন
মাল্টি-হেড অ্যাটেনশনের একটি এক্সটেনশন যেখানে প্রতিটি হেড একটি সমৃদ্ধ এবং বৈচিত্র্যময় উপস্থাপনার জন্য বিভিন্ন ধরনের ইন্টারমোডাল সম্পর্ক ক্যাপচারে বিশেষজ্ঞ।
Attention Bottleneck
Couche d'attention qui force la compression sélective des informations multimodales en un vecteur de dimension fixe, préservant uniquement les caractéristiques les plus pertinentes.
Gated Multimodal Attention
Mécanisme utilisant des portes d'apprentissage pour contrôler sélectivement le flux d'information entre modalités, permettant une régulation fine de l'intégration multimodale.
Adaptive Attention Networks
Réseaux de neurones qui ajustent dynamiquement leur stratégie d'attention en fonction de la qualité et de la disponibilité des informations de chaque modalité.
Attention Fusion Layer
Couche spécialisée qui combine les sorties de multiples mécanismes d'attention multimodaux en utilisant des poids appris pour optimiser la représentation finale.
Sparse Cross-modal Attention
Variante d'attention intermodale qui ne se concentre que sur les sous-ensembles les plus pertinents de caractéristiques, réduisant la complexité computationnelle tout en préservant les relations importantes.
Temporal Multimodal Attention
Mécanisme d'attention spécialisé dans la modélisation des dépendances temporelles entre modalités synchronisées ou désynchronisées dans des données séquentielles.
Attention-guided Feature Selection
Processus où les poids d'attention servent de guide pour sélectionner dynamiquement les caractéristiques les plus informatives de chaque modalité avant la fusion.