এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ARD কার্নেল
স্বয়ংক্রিয় প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ (Automatic Relevance Determination) কার্নেল যা প্রতিটি ইনপুট মাত্রায় পৃথক দৈর্ঘ্য স্কেল নির্ধারণ করে, গাউসিয়ান প্রক্রিয়া মডেলকে সবচেয়ে প্রভাবশালী ভেরিয়েবল সনাক্ত করতে দেয়।
স্পেকট্রাল মিক্সচার কার্নেল
অস্থির কার্নেল যা পৃথক প্যারামিটার সহ স্থির বেস কার্নেলের ওজনযুক্ত যোগফল হিসেবে তৈরি করা হয়, উদ্দেশ্য ফাংশনে বহু-স্কেল কাঠামো এবং স্থানীয় পরিবর্তন ক্যাপচার করতে সক্ষম।
পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্য কার্নেল
কার্নেল যেখানে দৈর্ঘ্য স্কেল প্যারামিটারগুলি নিজেই ইনপুটের ফাংশন, পরিবর্তনশীল স্থানীয় গতিশীলতার সাথে খাপ খাওয়ানোর জন্য অন্তর্নিহিত গাউসিয়ান প্রক্রিয়াকে অস্থিরতা বৈশিষ্ট্য প্রদান করে।
অ্যাডিটিভ কোভেরিয়েন্স স্ট্রাকচার কার্নেল
কার্নেল যা উদ্দেশ্য ফাংশনকে ইনপুট মাত্রার উপসেট ফাংশনের যোগফলে বিভক্ত করে, উচ্চ মাত্রায় অপ্টিমাইজেশনের দক্ষতা বাড়াতে অ্যাডিটিভ স্ট্রাকচার ব্যবহার করে।
ডিপ গাউসিয়ান প্রসেস কার্নেল
একাধিক গাউসিয়ান প্রসেসের কম্পোজিশনের ফলে সৃষ্ট অন্তর্নিহিত কার্নেল, যেখানে এক স্তরের আউটপুট পরবর্তী স্তরের ইনপুট হিসেবে কাজ করে, জটিল এবং অ-রৈখিক শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো মডেল করতে সক্ষম।
ওয়ার্পিং কার্নেল
কার্নেল যা একটি বেস কার্নেলের ইনপুট বা আউটপুটে অ-রৈখিক রূপান্তর (ওয়ার্পিং) প্রয়োগ করে, জটিল অ্যানিসোট্রপি বা অস্থিরতা সহ উদ্দেশ্য ফাংশন মডেল করতে সক্ষম।
অর্থোগোনাল ফাংশন বেস কার্নেল
অর্থোগোনাল ফাংশনের সিরিজ এক্সপ্যানশন (যেমন লেজেন্ড্রে বহুপদী, ত্রিকোণমিতিক ফাংশন) থেকে তৈরি কার্নেল, নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে বর্ধিত ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং উন্নত এক্সট্রাপোলেশন প্রদান করে।
গিবস কার্নেল
অস্থির কার্নেল যেখানে কোভেরিয়েন্স ফাংশন ইনপুট স্পেসে অবস্থানের উপর নির্ভর করে, স্থানীয় ভ্যারিয়েন্স ফাংশন এবং স্থানীয় দৈর্ঘ্য ফাংশনের মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত।
বোচনার কার্নেল
বোচনার উপপাদ্যের মাধ্যমে এর বর্ণালী ঘনত্ব দ্বারা নির্ধারিত স্থির কার্নেল, যা নির্দিষ্ট কম্পাঙ্ক বৈশিষ্ট্যসহ কার্নেল ডিজাইনের জন্য তাত্ত্বিক কাঠামো প্রদান করে।
গ্রাফ কার্নেল
গ্রাফে গঠিত ডেটার উপর সংজ্ঞায়িত কার্নেল, যা সাধারণ উপ-গঠন (যেমন, পথ, গাছ, চক্র) গণনা করে দুটি গ্রাফের মধ্যে সাদৃশ্য পরিমাপ করে, বিচ্ছিন্ন স্থানে অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত।
একাধিক কার্নেল সহ গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন কার্নেল
একটি পদ্ধতি যেখানে চূড়ান্ত কার্নেল হল একাধিক মৌলিক কার্নেলের রৈখিক বা অ-রৈখিক সংমিশ্রণ, যা উদ্দেশ্য ফাংশনের বিভিন্ন উপাদান ক্যাপচার করার জন্য ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখা হয়।
স্থানীয় স্থিরতা কার্নেল
কার্নেল যা ইনপুট স্পেসের প্রতিবেশী এলাকায় উদ্দেশ্য ফাংশনকে স্থানীয়ভাবে স্থির হিসেবে মডেল করে, ধীরে ধীরে পরিবর্তনশীল কোভেরিয়েন্স প্যারামিটার সহ, যা নমনীয়তা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার মধ্যে সমন্বয় প্রদান করে।
একক মান পচন কোভেরিয়েন্স কার্নেল
একটি প্রাথমিক কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সে একক মান পচন (SVD) সম্পাদন করে নির্মিত কার্নেল, যা শব্দ হ্রাস করতে এবং উদ্দেশ্য ফাংশনের পরিবর্তনের প্রধান দিকগুলি ক্যাপচার করতে সক্ষম।
বিষমতাপ কার্নেল
কার্নেল যা ইনপুট-নির্ভর নয়েজ ভ্যারিয়েন্স মডেল করে, বেয়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশনের জন্য অপরিহার্য যখন উদ্দেশ্য ফাংশনের পর্যবেক্ষণের নির্ভুলতা স্থানিকভাবে পরিবর্তিত হয়।
ক্রোনেকার কোভেরিয়েন্স কাঠামো কার্নেল
কার্নেল যা কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সে ক্রোনেকার গুণফল কাঠামো ব্যবহার করে, সাধারণত গ্রিড বা টেনসরে উদ্দেশ্য ফাংশনের জন্য, গণনামূলক জটিলতা O(N^3) থেকে O(N) এ হ্রাস করে।
উত্তল কার্নেল রিগ্রেশন
কার্নেল যা গাউসিয়ান প্রক্রিয়া মডেলে উত্তলতা (বা অবতলতা) সীমাবদ্ধতা আরোপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, উত্তল বলে পরিচিত ফাংশনগুলির অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত যা অভিসৃতি উন্নত করে।