এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
রিকারেন্ট অটোএনকোডার
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা একটি অটোএনকোডারের সাথে রিকারেন্ট স্তর (LSTM বা GRU) সংযুক্ত করে, সময়গত নির্ভরতা ধারণ করে সিকোয়েন্সিয়াল ডেটার লেটেন্ট উপস্থাপনা শিখতে ব্যবহৃত হয়।
সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স অটোএনকোডার
রিকারেন্ট অটোএনকোডারের একটি রূপ যেখানে এনকোডার সম্পূর্ণ একটি সিকোয়েন্সকে একটি একক কনটেক্সট ভেক্টরে সংকুচিত করে, যা ডিকোডার মূল সিকোয়েন্স পুনর্গঠনের জন্য ব্যবহার করে। এটি প্রায়শই অনুবাদ বা টেক্সট সংক্ষেপণে প্রয়োগ করা হয়।
ডিনয়েজিং সিকোয়েন্স অটোএনকোডার
রিকারেন্ট অটোএনকোডিংয়ের একটি কৌশল যা নষ্ট সিকোয়েন্স থেকে পরিষ্কার সিকোয়েন্স পুনর্গঠনের জন্য প্রশিক্ষিত হয়, ফলে শেখা উপস্থাপনার দৃঢ়তা এবং নষ্ট ডেটায় সাধারণীকরণের ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।
ভ্যারিয়েশনাল রিকারেন্ট অটোএনকোডার (VRAE)
একটি জেনারেটিভ মডেল যা একটি রিকারেন্ট অটোএনকোডারকে ভ্যারিয়েশনাল ফ্রেমওয়ার্কের সাথে সংযুক্ত করে, যা সিকোয়েন্সের লেটেন্ট স্পেসে সম্ভাব্যতা বণ্টন শিখে নতুন সিকোয়েন্স স্যাম্পলিংয়ের সুযোগ দেয়।
টেম্পোরাল অটোএনকোডার
একটি অটোএনকোডার যা বিশেষভাবে সিকোয়েন্সিয়াল ডেটার সময়গত কাঠামো ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রায়শই লেটেন্ট স্পেসে কালানুক্রমিক ক্রম সংরক্ষণের জন্য টেম্পোরাল রেগুলারাইজেশন সীমাবদ্ধতা ব্যবহার করে।
অ্যাটেনশন-বেসড রিকারেন্ট অটোএনকোডার
একটি রিকারেন্ট অটোএনকোডার যা অ্যাটেনশন মেকানিজম দ্বারা উন্নত, যা মডেলকে এনকোডিং এবং ডিকোডিংয়ের সময় সিকোয়েন্সের প্রাসঙ্গিক অংশগুলোকে নির্বাচনমূলকভাবে ওজন করার সুযোগ দেয়।
হায়ারার্কিক্যাল রিকারেন্ট অটোএনকোডার
একটি বহু-স্তরীয় কাঠামো যেখানে রিকারেন্ট অটোএনকোডারগুলো স্তূপীকৃত থাকে বিভিন্ন স্কেলে সময়গত নির্ভরতা ধারণ করার জন্য, স্থানীয় প্যাটার্ন থেকে সিকোয়েন্সের বৈশ্বিক কাঠামো পর্যন্ত।
প্রেডিক্টিভ রিকারেন্ট অটোএনকোডার
একটি রূপ যা শুধুমাত্র পুনর্গঠনের জন্য নয়, ভবিষ্যত সিকোয়েন্সের পূর্বাভাসের জন্যও অপ্টিমাইজ করা হয়, লেটেন্ট উপস্থাপনা ব্যবহার করে পরবর্তী সময়গত অবস্থাগুলো অনুমান করে।
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডার অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণের জন্য
একটি বিশেষায়িত প্রয়োগ যেখানে পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারকে স্বাভাবিক ক্রমগুলির উপর প্রশিক্ষিত করা হয় অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করার জন্য, অস্বাভাবিক ক্রমগুলির উপর উচ্চ পুনর্গঠন ত্রুটি শনাক্ত করে।
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারগুলিতে টিচার ফোর্সিং
একটি প্রশিক্ষণ কৌশল যেখানে ডিকোডার তার নিজস্ব পূর্বাভাসের পরিবর্তে পূর্ববর্তী সঠিক মানগুলি গ্রহণ করে, দীর্ঘ ক্রমগুলির জন্য পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারগুলিতে শেখার প্রক্রিয়াকে স্থিতিশীল করে।
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারগুলিতে লেটেন্ট স্পেস ডায়নামিক্স
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারে লেটেন্ট উপস্থাপনাগুলির সময়ের সাথে আচরণের অধ্যয়ন, যা দেখায় কীভাবে মডেলটি একটি হ্রাসকৃত মাত্রার স্থানে সময়গত বিবর্তন এনকোড করে।
শিডিউলড স্যাম্পলিং সহ পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডার
একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যা টিচার ফোর্সিং ব্যবহারের থেকে ধীরে ধীরে মডেলের পূর্বাভাস ব্যবহারের দিকে রূপান্তরিত হয়, প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের মধ্যে ব্যবধান কমিয়ে আনে।
কনভোল্যুশনাল-পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডার
একটি হাইব্রিড আর্কিটেকচার যা স্থানিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য কনভোল্যুশনাল স্তর এবং সময়গত মডেলিংয়ের জন্য পুনরাবৃত্ত স্তরগুলিকে একত্রিত করে, ভিডিও বা স্থান-কালিক ডেটার জন্য আদর্শ।
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারের বটলনেক
পুনরাবৃত্ত অটোএনকোডারের একটি ন্যূনতম মাত্রার স্তর যা ক্রমিক তথ্যের সংকোচনকে বাধ্য করে, মডেলের সাধারণীকরণ এবং প্রয়োজনীয় নিদর্শনগুলি ধারণ করার ক্ষমতা নির্ধারণ করে।