এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
গ্রাফ জেনারেটিভ মডেল
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা গ্রাফের অন্তর্নিহিত বন্টন শেখার জন্য এবং প্রশিক্ষণ ডেটার অনুরূপ বৈশিষ্ট্য সহ নতুন গ্রাফ কাঠামো তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
গ্রাফভিএই
গ্রাফের জন্য অভিযোজিত ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার যা গ্রাফ কাঠামোর উপর সম্ভাব্যতা বন্টন শেখার জন্য এবং নতুন গ্রাফ নমুনা করার জন্য একটি অবিচ্ছিন্ন ল্যাটেন্ট স্পেস ব্যবহার করে।
গ্রাফজিএএন
গ্রাফে প্রয়োগ করা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক যেখানে একটি জেনারেটর গ্রাফ কাঠামো তৈরি করে এবং একটি ডিসক্রিমিনেটর বাস্তব গ্রাফের তুলনায় তাদের সত্যতা মূল্যায়ন করে।
গ্রাফআরএনএন
সিকোয়েন্সিয়াল জেনারেটিভ মডেল যা এজ সংযোজনের ক্রমের বন্টন মডেল করে নোড বাই নোড গ্রাফ তৈরি করতে রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।
আণবিক গ্রাফ জেনারেশন
কাঙ্ক্ষিত রাসায়নিক বৈশিষ্ট্য সহ বৈধ নতুন আণবিক কাঠামো তৈরি করার জন্য গ্রাফ জেনারেটিভ মডেলের বিশেষায়িত প্রয়োগ।
গ্রাফ অটোরিগ্রেসিভ মডেল
জেনারেটিভ পদ্ধতি যা একটি গ্রাফের যৌথ সম্ভাবনাকে শর্তাধীন সম্ভাবনার গুণফলে বিভক্ত করে নোড এবং এজগুলি ক্রমান্বয়ে তৈরি করার জন্য।
গ্রাফ ফ্লো-ভিত্তিক মডেল
জেনারেটিভ মডেল যা গ্রাফ স্পেস এবং একটি সহজ ল্যাটেন্ট স্পেসের মধ্যে ম্যাপিং করার জন্য বাইজেক্টিভ ট্রান্সফর্মেশন ব্যবহার করে, সঠিক জেনারেশন এবং ঘনত্ব অনুমান সম্ভব করে।
গ্রাফ ডিফিউশন মডেল
জেনারেটিভ মডেল যা প্রশিক্ষণ গ্রাফে ধীরে ধীরে শব্দ প্রয়োগ করে এবং তারপর নতুন গ্রাফ কাঠামো তৈরি করার জন্য এই প্রক্রিয়াটি বিপরীত করতে শেখে।
গ্রাফ নরমালাইজিং ফ্লোস
গ্রাফের উপর ইনভার্টিবল ট্রান্সফরমেশনের সিরিজ যা সঠিক ডিস্ট্রিবিউশন মডেলিং এবং নতুন গ্রাফের দক্ষ স্যাম্পলিং সম্ভব করে।
গ্রাফ-ভিত্তিক VAE
গ্রাফের পারমুটেশন-ইনভেরিয়েন্ট প্রকৃতি এবং জটিল টপোলজিকাল স্ট্রাকচার হ্যান্ডেল করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইনকৃত ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার।
জেনারেশনের জন্য গ্রাফ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কস
গ্রাফ জেনারেশনের সময় স্ট্রাকচারাল ডিপেন্ডেন্সি ক্যাপচার করার জন্য জেনারেটিভ মডেলগুলিতে এনকোডার বা ডিকোডার হিসেবে GNNs-এর ব্যবহার।
জেনারেশনের জন্য গ্রাফ অ্যাটেনশন নেটওয়ার্কস
জেনারেটিভ প্রসেসের সময় গ্রাফের বিভিন্ন অংশের প্রভাব সিলেক্টিভলি ওয়েট করার জন্য গ্রাফে অ্যাডাপ্টেড অ্যাটেনশন মেকানিজম।
জেনারেশনের জন্য গ্রাফ ট্রান্সফরমার্স
স্ট্রাকচারাল বায়াস এবং গ্রাফ-স্পেসিফিক অ্যাটেনশন মেকানিজম অন্তর্ভুক্ত করে গ্রাফ স্ট্রাকচার প্রসেস করার জন্য মডিফাইড ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার।
জেনারেশনের জন্য গ্রাফ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
গ্রাফ জেনারেশনকে সিকোয়েনশিয়াল ডিসিশন প্রসেস হিসেবে ট্রিট করা যেখানে এজেন্ট ট্রায়াল এবং রিওয়ার্ডের মাধ্যমে অপটিমাল গ্রাফ তৈরি করতে শেখে।
গ্রাফ এনার্জি-ভিত্তিক মডেলস
গ্রাফের উপর এনার্জি ফাংশন ডিফাইন করা জেনারেটিভ মডেল যেখানে লো এনার্জির গ্রাফ বেশি প্রোবেবল, MCMC-স্টাইল স্যাম্পলিং ব্যবহার করে।
গ্রাফ ইমপ্লিসিট মডেলস
এক্সপ্লিসিট ফর্ম ছাড়াই ইমপ্লিসিটলি গ্রাফ ডিস্ট্রিবিউশন ডিফাইন করা জেনারেটিভ মডেল, GANs বা স্কোর-ভিত্তিক মডেলের মতো টেকনিক ব্যবহার করে।
Graph Neural ODEs
Équations différentielles ordinaires appliquées aux graphes pour modéliser des dynamiques continues dans l'espace latent et générer des graphes par résolution numérique.
Graph Variational Inference
Technique d'inférence approximative adaptée aux graphes pour estimer les distributions postérieures dans les modèles génératifs probabilistes de graphes.
Graph Latent Space Models
Représentation des graphes dans un espace latent de faible dimension où les distances et relations géométriques encodent la structure topologique du graphe original.
Graph Sequential Generation
Paradigme génératif construisant les graphes étape par étape, typiquement en ajoutant séquentiellement des nœuds et leurs connexions selon une politique apprise.