এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্কস
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা প্রতিটি নতুন টাস্কের জন্য নতুন কলাম যোগ করে পূর্ববর্তী টাস্কের জ্ঞান সংরক্ষণ করে। এই পদ্ধতি ক্যাটাস্ট্রোফিক ফরগেটিং ছাড়াই ধারাবাহিক শিখন সম্ভব করে।
ল্যাটারাল কানেকশনস
পার্শ্বীয় সংযোগ যা প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারে পূর্ববর্তী টাস্ক কলামগুলিকে নতুন কলামের সাথে সংযুক্ত করে। এগুলি জ্ঞান স্থানান্তর এবং শেখা বৈশিষ্ট্যগুলির পুনর্ব্যবহার সম্ভব করে।
কলাম-ওয়াইজ আর্কিটেকচার
সাংগঠনিক কাঠামো যেখানে প্রতিটি টাস্কের নিজস্ব স্বতন্ত্র কিন্তু আন্তঃসংযুক্ত নিউরাল কলাম রয়েছে। এই আর্কিটেকচার বিদ্যমান জ্ঞান বিঘ্নিত না করে নতুন টাস্কের জন্য মডেলের সম্প্রসারণ সহজ করে।
ফরওয়ার্ড ট্রান্সফার
ঘটনা যেখানে পূর্ববর্তী টাস্কে অর্জিত জ্ঞান নতুন টাস্কে কর্মক্ষমতা উন্নত করে। এই ইতিবাচক স্থানান্তর প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্কে ল্যাটারাল কানেকশন দ্বারা অপ্টিমাইজ করা হয়।
ব্যাকওয়ার্ড ট্রান্সফার
নতুন টাস্ক শেখার পর পূর্ববর্তী টাস্কে রেট্রোস্পেক্টিভভাবে কর্মক্ষমতা উন্নত করার একটি মডেলের ক্ষমতা। প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্ক এই দ্বিমুখী জ্ঞান স্থানান্তর সহজতর করে।
নলেজ প্রিজারভেশন
মেকানিজম যা নিশ্চিত করে যে পূর্ববর্তী টাস্কে অর্জিত জ্ঞান নতুন টাস্ক শেখার সময় অবনত হয় না। এই সংরক্ষণ ধারাবাহিক শিখনে মৌলিক।
টাস্ক-স্পেসিফিক অ্যাডাপ্টারস
আর্কিটেকচারে সন্নিবেশিত বিশেষ মডিউল যা সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রতিটি টাস্কের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাওয়ায়। এই অ্যাডাপ্টারগুলি ভাগ করা জ্ঞান সংরক্ষণের সময় সর্বোত্তম নমনীয়তা প্রদান করে।
ক্যাপাসিটি এক্সপ্যানশন
নতুন টাস্ক সামলানোর জন্য নতুন নিউরাল কলাম যোগ করে গতিশীলভাবে মডেলের ক্ষমতা বৃদ্ধির কৌশল। এই নিয়ন্ত্রিত সম্প্রসারণ সম্পদের স্যাচুরেশন এড়ায়।
নিউরাল প্লাস্টিসিটি
নতুন তথ্যের প্রতিক্রিয়ায় স্নায়ু নেটওয়ার্কের তাদের সংযোগগুলি অভিযোজন ও পরিবর্তন করার ক্ষমতা। প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্কে, বিদ্যমান জ্ঞান সংরক্ষণের জন্য এই প্লাস্টিসিটি নিয়ন্ত্রিত হয়।
সিন্যাপটিক ইন্টেলিজেন্স
একটি অবিরত শিক্ষণ পদ্ধতি যা পূর্ববর্তী কাজগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ সিন্যাপটিক সংযোগগুলি চিহ্নিত ও সুরক্ষিত করে। এই সিন্যাপটিক ইন্টেলিজেন্স জ্ঞান সংরক্ষণের প্রক্রিয়ায় সংযুক্ত করা হয়।
ইলাস্টিক ওয়েট কনসোলিডেশন
একটি নিয়মিতকরণ কৌশল যা পূর্ববর্তী কাজগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ সিন্যাপটিক ওয়েটগুলিতে বড় পরিবর্তনগুলিকে শাস্তিমূলক করে। এই ইলাস্টিক পদ্ধতি শিক্ষণ ও সংরক্ষণের মধ্যে একটি ভারসাম্য তৈরি করে।
মেমোরি অ্যাওয়ার সিন্যাপসেস
একটি পদ্ধতি যা ভবিষ্যতের শিক্ষণকে নির্দেশিত করার জন্য অতীতের কাজগুলিতে প্রতিটি সিন্যাপসের অবদানের ভিত্তিতে তাদের গুরুত্ব মূল্যায়ন করে। এই স্মৃতিসচেতনতা জ্ঞান স্থানান্তরকে অপ্টিমাইজ করে।
গ্রেডিয়েন্ট এপিসোডিক মেমোরি
বিপর্যয়কর ভুলে যাওয়া রোধ করার জন্য পূর্ববর্তী কাজগুলির উদাহরণ সংরক্ষণ ও পুনরুদ্ধারের প্রক্রিয়া। এই এপিসোডিক মেমোরি নতুন কাজ শেখার সময় গ্রেডিয়েন্টগুলিকে নির্দেশিত করে।
ডাইনামিক আর্কিটেকচার এক্সপ্যানশন
স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন স্নায়বিক সম্পদ যোগ করার প্রক্রিয়া যখন মডেল তার সর্বোচ্চ ক্ষমতায় পৌঁছায়। এই গতিশীল সম্প্রসারণ অবিরত শিক্ষণ ব্যবস্থার জন্য অপরিহার্য।
মাল্টি-টাস্ক রিপ্রেজেন্টেশন
একটি ভাগ করা বৈশিষ্ট্য স্থান যা একই সাথে একাধিক কাজের সাধারণ তথ্য সংগ্রহ করে। এই মাল্টি-টাস্ক রিপ্রেজেন্টেশনগুলি প্রগ্রেসিভ নেটওয়ার্কের আর্কিটেকচারে অপ্টিমাইজ করা হয়।