এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ডাইনামিক অবজেক্টিভ ওয়েটিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রক্রিয়ায় প্রতিটি লক্ষ্যের জন্য নির্ধারিত আপেক্ষিক ওজন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার কৌশল। বর্তমান অবস্থা এবং পর্যবেক্ষিত পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে লক্ষ্যগুলোর গুরুত্ব অভিযোজিত করতে সক্ষম করে।
নন-লিনিয়ার ওয়েট অ্যাডাপ্টেশন
রৈখিক ফাংশনের পরিবর্তে অরৈখিক ফাংশন অনুযায়ী ওজন সহগ সংশোধনের পদ্ধতি। দ্বন্দ্বমূলক লক্ষ্যগুলোর মধ্যে জটিল মিথস্ক্রিয়া পরিচালনা করার জন্য সিস্টেমের ক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে।
প্যারেটো-অ্যাডাপ্টিভ অপ্টিমাইজেশন
এজেন্টের বিবর্তনশীল পছন্দের ভিত্তিতে প্যারেটো ফ্রন্টে অনুসন্ধান গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করার পদ্ধতি। নতুন সমাধান অন্বেষণ এবং পরিচিত ট্রেড-অফগুলোর ব্যবহারের মধ্যে সর্বোত্তম ভারসাম্য বজায় রাখে।
মেটা-লার্নিং অব ওয়েটিংস
বিভিন্ন কাজের পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা থেকে ওজন সামঞ্জস্য করার কৌশলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখার প্রক্রিয়া। অনুরূপ সমস্যাগুলোর মধ্যে ওজন ব্যবস্থাপনার সর্বোত্তম জ্ঞান স্থানান্তর করতে সিস্টেমকে সক্ষম করে।
অ্যাডাপ্টিভ ভেক্টর রিওয়ার্ড
একটি বহুমাত্রিক পুরস্কার কাঠামো যার উপাদানগুলো প্রসঙ্গ এবং পারফরম্যান্স অনুযায়ী গতিশীলভাবে ওজনযুক্ত হয়। একাধিক লক্ষ্যবিশিষ্ট পরিবেশে কর্মের সূক্ষ্ম মূল্যায়ন সহজতর করে।
ডাইনামিক ট্রেড-অফ ব্যালেন্স
শেখার প্রক্রিয়ায় প্রতিযোগী লক্ষ্যগুলোর মধ্যে সর্বোত্তম ট্রেড-অফ স্বয়ংক্রিয়ভাবে বজায় রাখার প্রক্রিয়া। নিশ্চিত করে যে চূড়ান্ত নীতিতে কোনো লক্ষ্য অত্যধিকভাবে অন্যগুলোকে প্রভাবিত করবে না।
কন্টেক্সচুয়াল ওয়েটিং পলিসি
পরিবেশের অবস্থা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রসঙ্গের ভিত্তিতে লক্ষ্যগুলোর ওজন পরিবর্তন করার কৌশল। নির্দিষ্ট পরিস্থিতির সাথে অগ্রাধিকারগুলো খাপ খাইয়ে সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অপ্টিমাইজ করে।
ওয়েটেড মাল্টি-এজেন্ট রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
মাল্টি-এজেন্ট RL-এর সম্প্রসারণ যেখানে প্রতিটি এজেন্ট তার নিজস্ব লক্ষ্য এবং গ্লোবাল সিস্টেমের লক্ষ্যগুলোর আপেক্ষিক গুরুত্ব গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে। সমষ্টিগত পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করার জন্য স্বতন্ত্র আচরণগুলোর সমন্বয় করে।
মাল্টি-অবজেক্টিভ ওয়েটিং-এর স্কেলেবিলিটি
প্রাসঙ্গিক ওজন সামঞ্জস্য বজায় রাখার সময় সিস্টেমের উদ্দেশ্যের সংখ্যা বৃদ্ধি কার্যকরভাবে পরিচালনা করার ক্ষমতা। উচ্চ-মাত্রিক উদ্দেশ্যমূলক সমস্যাগুলিতে একটি প্রধান চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে।
ডাইনামিক ওয়েটিং-এর কনভারজেন্স
গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যযুক্ত ওজনগুলি একটি সর্বোত্তম কনফিগারেশনের দিকে স্থিতিশীল হওয়ার নিশ্চয়তা প্রদানকারী বৈশিষ্ট্য। শেখা নীতিগুলির দৃঢ়তা এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য।
মাল্টি-অবজেক্টিভ এক্সপ্লোরেশন-এক্সপ্লয়টেশন
অভিযোজিত দ্বিধা যেখানে নতুন সমাধান আবিষ্কার এবং পরিচিত ট্রেড-অফ ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য উদ্দেশ্যমূলক ওজন অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা হয়। জটিল মাল্টি-অবজেক্টিভ স্পেসে শিক্ষার দক্ষতা অপ্টিমাইজ করে।
ডাইনামিক ওয়েটেড ভ্যালু ফাংশন
প্রতিটি উদ্দেশ্যের মান একত্রিত করতে অভিযোজিত ওজন ব্যবহার করে একটি অবস্থা বা কর্মের ভবিষ্যত মূল্যের অনুমান। পরিবর্তনশীল প্রসঙ্গে সিদ্ধান্তের আরও সঠিক মূল্যায়ন সক্ষম করে।
অভিযোজিত ওয়েটিং গ্রেডিয়েন্ট
অপ্টিমাইজেশন কৌশল যা ওজন সহগের সাপেক্ষে কর্মক্ষমতার গ্রেডিয়েন্ট অনুসরণ করে ওজন সামঞ্জস্য করে। সর্বোত্তম ওজন কনফিগারেশনের দিকে দ্রুত কনভারজেন্সের অনুমতি দেয়।
বিবর্তনশীল ওয়েটিং নিউরাল নেটওয়ার্ক
স্নায়ু আর্কিটেকচার যেখানে উদ্দেশ্যের ওজনগুলি শেখারযোগ্য প্যারামিটার হিসাবে বিবেচিত হয় যা প্রশিক্ষণের সময় বিকশিত হয়। গভীর শিক্ষা প্রক্রিয়ায় সরাসরি ওয়েটিং অভিযোজন একীভূত করে।
ওয়েটিং-এর জন্য বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম
মেটাহিউরিস্টিক পদ্ধতি যা গতিশীলভাবে ওজন ভেক্টর অপ্টিমাইজ করতে বিবর্তনীয় নীতি ব্যবহার করে। জটিল সমস্যায় সম্ভাব্য ওজন কনফিগারেশনের স্থান কার্যকরভাবে অন্বেষণ করে।
অভিযোজিত ওয়েটেড মাল্টি-আর্মড ব্যান্ডিট
ব্যান্ডিট সমস্যার একটি বৈকল্পিক যেখানে মাল্টি-অবজেক্টিভ পুরস্কারগুলি সময়ের সাথে সাথে অভিযোজিত ওজন অনুযায়ী একত্রিত হয়। মাল্টি-অবজেক্টিভ প্রসঙ্গে এক্সপ্লোরেশন এবং এক্সপ্লয়টেশনের মধ্যে ভারসাম্য অপ্টিমাইজ করে।
ডাইনামিক গোল ডিকম্পোজিশন
একটি পদ্ধতি যা মাল্টি-অবজেক্টিভ সমস্যাকে বিবর্তনশীল ওজন সহ একক-উদ্দেশ্য সাব-প্রবলেমের একটি সিরিজে পুনঃনির্মাণ করে। জটিল সমস্যার সমাধান সহজতর করার পাশাপাশি ট্রেড-অফের নমনীয়তা বজায় রাখে।
ইন্টার-টাস্ক ওয়েট ট্রান্সফার
একটি ট্রান্সফার লার্নিং কৌশল যেখানে একটি টাস্কে শেখা সর্বোত্তম ওজন কনফিগারেশন অনুরূপ নতুন টাস্কের জন্য অভিযোজিত হয়। উদ্দেশ্যমূলক ট্রেড-অফ সম্পর্কে জ্ঞান পুনরায় ব্যবহার করে শেখার গতি বাড়ায়।