এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
অটোএনকোডার
একটি এনকোডার এবং ডিকোডার সমন্বিত একটি অনিরীক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইনপুট ডেটা দক্ষতার সাথে সংকুচিত এবং পুনর্গঠন করতে শেখে।
এনকোডার
অটোএনকোডারের যে অংশ ইনপুট ডেটাকে ল্যাটেন্ট স্পেসে একটি হ্রাসমাত্রিক উপস্থাপনায় সংকুচিত করার জন্য দায়ী।
ডিকোডার
অটোএনকোডারের উপাদান যা ল্যাটেন্ট স্পেসে তাদের সংকুচিত উপস্থাপনা থেকে মূল ডেটা পুনর্গঠন করে।
ল্যাটেন্ট স্পেস
একটি নিম্ন-মাত্রিক উপস্থাপনা যেখানে এনকোডার দ্বারা সংকুচিত ডেটা সংরক্ষিত হয়, ইনপুট ডেটার অপরিহার্য বৈশিষ্ট্যগুলি ধারণ করে।
বোতলনেক
একটি অটোএনকোডারে ন্যূনতম মাত্রার মধ্যবর্তী স্তর যা তথ্যের সংকোচন বাধ্য করে এবং সরাসরি কপি করা প্রতিরোধ করে।
ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার
একটি জেনারেটিভ অটোএনকোডারের প্রকার যা ল্যাটেন্ট স্পেসে একটি নির্ধারিত উপস্থাপনার পরিবর্তে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন শেখে।
ডিনয়েজিং অটোএনকোডার
অটোএনকোডারের একটি প্রকরণ যা এলোমেলো শব্দ দ্বারা দূষিত ইনপুট থেকে পরিষ্কার ডেটা পুনর্গঠন করতে প্রশিক্ষিত।
কনভোলিউশনাল অটোএনকোডার
একটি অটোএনকোডার যা কনভোলিউশনাল স্তর ব্যবহার করে, বিশেষভাবে ইমেজ এবং স্থানিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য কার্যকর।
স্পার্স অটোএনকোডার
লুকানো স্তরে কয়েকটি নিউরনের সক্রিয়তা বাধ্য করার জন্য একটি স্পার্সিটি সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত করে অটোএনকোডার।
কন্ট্রাক্টিভ অটোএনকোডার
রোবাস্টনেস উন্নত করার জন্য ইনপুটের ছোট পরিবর্তনের প্রতি প্রতিনিধিত্বের সংবেদনশীলতার উপর একটি জরিমানা যোগ করে অটোএনকোডার।
রিকনস্ট্রাকশন লস
মূল ইনপুট ডেটা এবং অটোএনকোডার দ্বারা তাদের পুনর্গঠনের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপকারী খরচ ফাংশন।
ডিপ অটোএনকোডার
জটিল বৈশিষ্ট্যের শ্রেণিবিন্যাস শিখতে সক্ষম একাধিক লুকানো স্তর সহ অটোএনকোডার আর্কিটেকচার।
মেমরি অটোএনকোডার
শেখা প্রতিনিধিত্বের প্রোটোটাইপ সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি বাহ্যিক মেমরি প্রক্রিয়া সংহত করে অটোএনকোডার।
অ্যাডভারসারিয়াল অটোএনকোডার
লেটেন্ট স্পেসকে একটি নির্দিষ্ট বন্টন অনুসরণ করতে বাধ্য করার জন্য একটি ডিসক্রিমিনেটর নেটওয়ার্কের সাথে অটোএনকোডারের সংমিশ্রণ।
রিকনস্ট্রাকশন গ্যাপ
মূল ইনপুট ডেটা বিশ্বস্তভাবে পুনর্গঠন করার জন্য একটি অটোএনকোডারের ক্ষমতা পরিমাপকারী পরিমাণগত মেট্রিক।
অটোএনকোডার ওভারফিটিং
যে ঘটনায় অটোএনকোডার সাধারণীকরণযোগ্য প্রতিনিধিত্ব শেখার পরিবর্তে প্রশিক্ষণ ডেটা মুখস্থ করে।
Autoencodeur récursif
Autoencodeur traitant des structures hiérarchiques comme les arbres syntaxiques en appliquant récursivement l'encodage.
Autoencodeur hybride
Architecture combinant plusieurs types d'autoencodeurs ou intégrant d'autres modèles de deep learning pour améliorer les performances.
Désentrelacement de facteurs
Objectif avancé des autoencodeurs visant à séparer les facteurs de variation indépendants dans l'espace latent.
Autoencodeur transformer
Autoencodeur basé sur l'architecture transformer utilisant des mécanismes d'attention pour traiter des données séquentielles.