এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
নন-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (NMF)
একটি লিনিয়ার এলজেব্রা টেকনিক যা একটি নন-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স V কে দুটি নন-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স W এবং H তে ডিকম্পোজ করে, যাতে V ≈ WH হয়, ডেটার অ্যাডিটিভ ইন্টারপ্রিটেশনকে সহায়তা করে।
বেস ম্যাট্রিক্স (W)
NMF-তে, W ম্যাট্রিক্সে বেস ভেক্টর বা 'কম্পোনেন্ট' থাকে যা লিনিয়ার কম্বিনেশনে অরিজিনাল ডেটা রিকনস্ট্রাক্ট করে, প্রতিটি কলাম একটি ফান্ডামেন্টাল ফিচার রিপ্রেজেন্ট করে।
কো-এফিসিয়েন্ট ম্যাট্রিক্স (H)
NMF ডিকম্পোজিশনে H ম্যাট্রিক্স প্রতিটি বেস (W-এর) জন্য ওয়েট বা অ্যাক্টিভেশন কো-এফিসিয়েন্ট রিপ্রেজেন্ট করে, প্রতিটি ডেটা স্যাম্পলের জন্য তাদের কন্ট্রিবিউশন নির্দেশ করে।
ফ্যাক্টরাইজেশন র্যাঙ্ক
NMF-এর একটি ক্রুসিয়াল প্যারামিটার, র্যাঙ্ক (k) নির্ধারণ করে কতগুলো কম্পোনেন্ট বা লেটেন্ট ফ্যাক্টর এক্সট্র্যাক্ট করতে হবে, ডিকম্পোজিশনের গ্রানুলারিটি এবং কম্প্রেশন লেভেল নিয়ন্ত্রণ করে।
মিন স্কোয়ার এরর (ফ্রোবেনিয়াস নর্ম)
NMF-তে সবচেয়ে কমন কস্ট ফাংশন, যা V এবং WH-এর এলিমেন্টের মধ্যে ডিফারেন্সের স্কোয়ারের যোগফল ক্যালকুলেট করে, গ্লোবাল ইউক্লিডিয়ান ডিসট্যান্স মিনিমাইজ করার লক্ষ্য রাখে।
মাল্টিপ্লিকেটিভ আপডেট রুলস
NMF-এর জন্য একটি ইটারেটিভ অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা W এবং H ম্যাট্রিক্স এলিমেন্ট-বাই-এলিমেন্ট মাল্টিপ্লিকেশন দ্বারা আপডেট করে, নন-নেগেটিভিটি কনস্ট্রেইন্ট মেইনটেইন নিশ্চিত করে।
স্পার্সিটি কস্ট
NMF-এর কস্ট ফাংশনে যোগ করা একটি রেগুলারাইজেশন টার্ম যা W এবং/অথবা H ম্যাট্রিক্সে অনেক জিরো থাকতে উৎসাহিত করে, ইন্টারপ্রিটেবিলিটি এবং ফিচার সিলেকশন উন্নত করে।
কনভেক্স NMF
NMF-এর একটি ভ্যারিয়েন্ট যেখানে বেস ম্যাট্রিক্স W ফিক্সড এবং প্রি-ডিফাইন্ড (অফটেন ডেটা ডিকশনারি থেকে), অপ্টিমাইজেশন প্রবলেমকে কনভেক্স করে এবং H-এর জন্য ইউনিক সলিউশন গ্যারান্টি করে।
সমান্তরাল NMF
NMF-এর জন্য বিতরণকৃত গণনা পদ্ধতি, যেখানে ম্যাট্রিক্স W এবং H-এর উপাদানগুলির আপডেট একই সাথে একাধিক কোর বা গণনা নোডে করা হয়, যা অভিসৃতি ত্বরান্বিত করে।
সংযোজনযোগ্য ব্যাখ্যাযোগ্যতা
PCA-এর মতো অন্যান্য পচন পদ্ধতির তুলনায় NMF-এর একটি মূল সুবিধা, যেখানে উপাদানগুলি এমন অংশ যা সমগ্র গঠনের জন্য যোগ হয়, যা ডেটার স্বজ্ঞাত বোঝাপড়া সহজ করে।
NMF আরম্ভকরণ
ম্যাট্রিক্স W এবং H-এর জন্য প্রাথমিক মান নির্বাচনের গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যা অভিসৃতির গতি এবং চূড়ান্ত সমাধানের গুণমানকে প্রভাবিত করে, কারণ অপ্টিমাইজেশন উত্তল নয়।
অর্থোগোনাল NMF
NMF-এর একটি সম্প্রসারণ যা সহগ ম্যাট্রিক্স H (বা ভিত্তি W)-এর উপর একটি অর্থোগোনালিটি সীমাবদ্ধতা যোগ করে, উপাদানগুলিকে কম পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত এবং আরও স্বতন্ত্র হতে বাধ্য করে।
NMF-এর স্থিতিশীলতা
বিভিন্ন আরম্ভকরণ বা ডেটার উপ-নমুনা থেকে প্রাপ্ত NMF সমাধানগুলির সামঞ্জস্যের পরিমাপ, নিম্ন স্থিতিশীলতা একটি সম্ভাব্য অ-দৃঢ় সমাধান নির্দেশ করে।
NMF দ্বারা সহ-ক্লাস্টারিং
NMF-এর প্রয়োগ যেখানে একটি ম্যাট্রিক্সের সারি এবং কলামগুলির একইসাথে ফ্যাক্টরাইজেশন নমুনা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির ক্লাস্টার প্রকাশ করে যা সাধারণ অন্তর্নিহিত কাঠামো ভাগ করে।
সিগন্যাল প্রসেসিং-এ NMF
অডিও সোর্স পৃথকীকরণ বা বর্ণালী সিগন্যালগুলিকে প্রাথমিক উপাদানগুলিতে (নোট, যন্ত্র) পচনের জন্য NMF-এর ব্যবহার, তাদের সংযোজনযোগ্য এবং অ-নেতিবাচক প্রকৃতির সুবিধা নিয়ে।
টেক্সট বিশ্লেষণে NMF
টার্ম-ডকুমেন্ট ম্যাট্রিক্সে NMF-এর প্রয়োগ 'থিম' (ম্যাট্রিক্স W) এবং প্রতিটি ডকুমেন্টে তাদের অবদান (ম্যাট্রিক্স H) আবিষ্কার করতে, যা একটি স্পষ্ট বিষয়গত ব্যাখ্যা প্রদান করে।
বিকল্প স্থানাঙ্ক পদ্ধতি (ALS)
এনএমএফ-এর জন্য একটি অপ্টিমাইজেশন কৌশল যা পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একটি ম্যাট্রিক্স (H) স্থির করে অন্যটি (W) অপ্টিমাইজ করে, তারপর অভিসৃতি না হওয়া পর্যন্ত ভূমিকা বিপরীত করে সমস্যাটি সমাধান করে।