এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
নয়েজ শিডিউলিং
ডিফিউশন মডেলগুলিতে বিভিন্ন সময় ধাপে কীভাবে ডেটাতে ধীরে ধীরে শব্দ যোগ করা হয় তার কৌশল নির্ধারণ করে। শিডিউলিং প্রতিটি টাইমস্টেপে যোগ করা শব্দের ভ্যারিয়েন্স নিয়ন্ত্রণ করে, যা জেনারেশন প্রক্রিয়ার গুণমান ও স্থিতিশীলতাকে প্রভাবিত করে।
স্কোর নেটওয়ার্ক
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যা শব্দের মাত্রা এবং বর্তমান অবস্থার উপর ভিত্তি করে ডেটা ঘনত্বের লগের গ্রেডিয়েন্ট ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষিত। ডিফিউশন প্রক্রিয়ার বিবর্তনশীল গতিশীলতা ক্যাপচার করার জন্য আর্কিটেকচারটি সময়-নির্ভরশীল হতে হবে।
ডিফিউশন টাইম স্টেপস
প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্সের জন্য অবিচ্ছিন্ন ডিফিউশন প্রক্রিয়াকে বিচ্ছিন্ন করতে ব্যবহৃত পৃথক ধাপের সংখ্যা। টাইমস্টেপসের সংখ্যার পছন্দ জেনারেশনের গুণমান এবং গণনামূলক খরচের মধ্যে সমন্বয়কে প্রভাবিত করে।
গাউসিয়ান নয়েজ পার্টারবেশন
ডেটাকে ধীরে ধীরে একটি সরল বন্টনে রূপান্তর করতে স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করে শব্দ যোগ করা। এই নিয়ন্ত্রিত বিঘ্ন নিশ্চিত করে যে প্রক্রিয়াটি গাণিতিকভাবে পরিচালনাযোগ্য এবং বিপরীতমুখী থাকে।
ভ্যারিয়েন্স শিডিউল
ফরওয়ার্ড ডিফিউশন প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপে যোগ করা শব্দের তীব্রতা নির্ধারণ করে এমন ভ্যারিয়েন্সের ক্রম। শব্দের অগ্রগতি অপ্টিমাইজ করার জন্য শিডিউলটি রৈখিক, কোসাইন বা অন্যান্য আকারের হতে পারে।
নয়েজ কন্ডিশনাল স্কোর নেটওয়ার্ক
একটি নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা শব্দযুক্ত ডেটা এবং শব্দের মাত্রা (টাইমস্ট্যাম্প) উভয়ই ইনপুট হিসেবে নেয় স্কোর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য। ডিফিউশন প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন মাত্রার শব্দ পরিচালনার জন্য এই কন্ডিশনালিটি অপরিহার্য।