এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Autoencodeur Variationnel (VAE)
Architecture de réseau neuronal probabiliste qui apprend une distribution sur l'espace latent pour générer de nouvelles données en échantillonnant depuis cette distribution apprise.
Réparamétrisation (Reparameterization Trick)
Technique permettant la différenciation à travers des opérations stochastiques en séparant le bruit aléatoire des paramètres déterministes du modèle.
Evidence Lower Bound (ELBO)
Fonction objectif maximisée dans les VAEs qui combine la reconstruction des données et la régularisation de l'espace latent pour approximer la vraisemblance marginale.
Distribution Postérieure Approximative
Distribution probabiliste dans l'espace latent qui approxime la véritable distribution postérieure trop complexe à calculer directement.
Perte de Reconstruction
Terme de la fonction objectif VAE qui mesure la dissimilarité entre les données originales et leur reconstruction après passage dans l'espace latent.
Inférence Variationnelle
Méthode d'approximation de distributions postérieures complexes par optimisation plutôt que par échantillonnage direct, fondement théorique des VAEs.
Bruit Variationnel
Variable aléatoire gaussienne introduite lors de la réparamétrisation pour permettre la génération d'échantillons différents à partir des mêmes paramètres.
Modèle Génératif Probabiliste
Classe de modèles qui apprennent la distribution sous-jacente des données pour générer de nouveaux échantillons plausibles, incluant les VAEs comme représentant majeur.
ম্যানিফোল্ড স্পেস
লেটেন্ট স্পেসে নিম্ন-মাত্রিক জ্যামিতিক কাঠামো যেখানে বাস্তব ডেটার এনকোডেড পয়েন্টগুলি স্বাভাবিকভাবে ঘনীভূত হয়।
ডিস্ট্রিবিউশনাল রেগুলারাইজেশন
লেটেন্ট ডিস্ট্রিবিউশনগুলিকে একটি পূর্বনির্ধারিত ফর্ম (সাধারণত স্ট্যান্ডার্ড গাউসিয়ান) অনুসরণ করতে বাধ্য করার প্রক্রিয়া, লেটেন্ট স্পেসে মসৃণ স্যাম্পলিং নিশ্চিত করার জন্য।
লেটেন্ট ট্র্যাভার্সাল
লেটেন্ট স্পেস অন্বেষণের কৌশল যেখানে একটি লেটেন্ট ডাইমেনশনকে পদ্ধতিগতভাবে পরিবর্তন করে জেনারেটেড ডেটার উপর এর প্রভাব পর্যবেক্ষণ করা হয়।
কেএল অ্যানিলিং
প্রশিক্ষণ কৌশল যেখানে কেএল ডাইভারজেন্সের ওজন ধীরে ধীরে বৃদ্ধি করা হয়, ভিএই-এর প্রাথমিক শিক্ষাকে স্থিতিশীল করার জন্য।
পোস্টেরিয়র কোল্যাপ্স
ঘটনা যেখানে এনকোডার ইনপুট ডেটা উপেক্ষা করে এবং সর্বদা প্রায়র ডিস্ট্রিবিউশন উৎপন্ন করে, মডেলটিকে একটি সাধারণ ডিকোডারে হ্রাস করে।
বিটা-ভিএই
ভিএই-এর একটি বৈকল্পিক যা পুনর্গঠন এবং নিয়মিতকরণের মধ্যে ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি বিটা ওজন প্রবর্তন করে, আরও ব্যাখ্যাযোগ্য লেটেন্ট উপস্থাপনাকে উৎসাহিত করে।