এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
DNF-Net
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা ডিজাঙ্কটিভ নরমাল ফর্ম (DNF) হিসেবে লজিক্যাল নিয়ম শেখার এবং উপস্থাপনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা একত্রিত করে।
লজিক্যাল লিটারেল
প্রস্তাবনামূলক ভেরিয়েবল বা তার নেগেশন যা ডিজাঙ্কটিভ নরমাল ফর্মের লজিক্যাল এক্সপ্রেশনে মৌলিক ইউনিট গঠন করে।
লিটারেলের কনজাঙ্কশন
DNF-এর প্রাথমিক ক্লজ যা একাধিক লিটারেলকে লজিক্যাল AND অপারেটর দ্বারা সংযুক্ত করে, একটি নির্দিষ্ট শর্ত পূরণের প্রতিনিধিত্ব করে।
লজিক্যাল নিয়ম শেখা
যে প্রক্রিয়ায় একটি DNF-Net মডেল স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাখ্যাযোগ্য লজিক্যাল নিয়ম নিষ্কাশন করে।
বাইনারি অ্যাক্টিভেশন
DNF-Net-এর নিউরনের অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যা লজিক্যাল লিটারেলের সত্যতা সরাসরি মডেল করার জন্য বাইনারি আউটপুট (0 বা 1) উৎপন্ন করে।
কনজাঙ্কশন লেয়ার
বিশেষায়িত নিউরাল লেয়ার যা লিটারেলের অ্যাক্টিভেশনগুলিকে কনজাঙ্কটিভ ক্লজে সংযুক্ত করার জন্য লজিক্যাল AND অপারেটর বাস্তবায়ন করে।
ডিজাঙ্কশন লেয়ার
DNF-Net-এর চূড়ান্ত লেয়ার যা কনজাঙ্কটিভ ক্লজের আউটপুটগুলিকে চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণীতে একত্রিত করার জন্য লজিক্যাল OR অপারেটর সম্পাদন করে।
ফিচার বাইনারাইজেশন
ক্রমাগত ভেরিয়েবলগুলিকে বাইনারি ভেরিয়েবলে প্রিপ্রসেস করা যাতে DNF-Net-এ সেগুলোকে লজিক্যাল লিটারেল হিসেবে ব্যাখ্যা করা সহজ হয়।
অর্জিত যৌক্তিক অভিব্যক্তি
প্রশিক্ষিত নেটওয়ার্ক থেকে নিষ্কাশিত চূড়ান্ত FND সূত্র, যা স্পষ্ট যৌক্তিক নিয়ম আকারে অর্জিত জ্ঞানকে উপস্থাপন করে।
প্রতীকী ব্যাখ্যাযোগ্যতা
DNF-Net-এর মানুষের বোধগম্য মডেল তৈরি করার ক্ষমতা, যা অস্বচ্ছ সংখ্যাসূচক ওজনের পরিবর্তে যৌক্তিক প্রতীক আকারে উপস্থাপিত হয়।
গেটিং নেটওয়ার্ক
DNF-Net-এর মধ্যে একটি প্রক্রিয়া যা ইনপুট বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন সংযোজনমূলক ধারাগুলির নির্বাচনী সক্রিয়করণ নিয়ন্ত্রণ করে।
নিষ্কাশন নিয়ম
পোস্ট-ট্রেনিং অ্যালগরিদম যা স্নায়বিক নেটওয়ার্কের ওজনগুলিকে FND-এ সমতুল্য একটি আনুষ্ঠানিক যৌক্তিক অভিব্যক্তিতে রূপান্তর করে।
সংযোজনের বিভক্তি
DNF-Net-এর মৌলিক গাণিতিক কাঠামো যেখানে চূড়ান্ত আউটপুট হল বিভিন্ন শর্তের যৌক্তিক AND-এর যৌক্তিক OR।
যৌক্তিক নিউরন
DNF-Net-এ বিশেষায়িত গণনা ইউনিট যা একটি ক্লাসিক্যাল রৈখিক সংমিশ্রণের পরিবর্তে সরাসরি একটি যৌক্তিক অপারেশন (AND বা OR) বাস্তবায়ন করে।
বুলিয়ান অপ্টিমাইজেশন
DNF-Net-এর প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া যা শ্রেণীবিভাগ ত্রুটি কমানোর জন্য প্যারামিটার সামঞ্জস্য করার লক্ষ্যে রাখে, পাশাপাশি যৌক্তিক সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলে।
সিদ্ধান্ত ধারা
DNF-Net-এ আক্ষরিকগুলির একটি নির্দিষ্ট সংযোগ যা চূড়ান্ত পূর্বাভাসে অবদান রাখা একটি আংশিক সিদ্ধান্ত নিয়মের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
লজিক্যাল লিনিয়ার সেপারেবিলিটি
একটি লজিক্যাল এক্সপ্রেশন (এফএনডি ফর্মে) দ্বারা সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যায় এমন ডেটার বৈশিষ্ট্য, যা ডিএনএফ-নেটের জন্য সর্বোত্তমতার শর্ত।
লিটারেল কোয়ান্টিফিকেশন
ডিএনএফ-নেটের ক্লজগুলিতে প্রতিটি লজিক্যাল লিটারেলের আপেক্ষিক গুরুত্ব স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণের প্রক্রিয়া।