🏠 হোম
বেঞ্চমার্ক
📊 সমস্ত বেঞ্চমার্ক 🦖 ডাইনোসর v1 🦖 ডাইনোসর v2 ✅ টু-ডু লিস্ট অ্যাপস 🎨 সৃজনশীল ফ্রি পেজ 🎯 FSACB - চূড়ান্ত শোকেস 🌍 অনুবাদ বেঞ্চমার্ক
মডেল
🏆 সেরা ১০টি মডেল 🆓 ফ্রি মডেল 📋 সমস্ত মডেল ⚙️ কিলো কোড
রিসোর্স
💬 প্রম্পট লাইব্রেরি 📖 এআই গ্লসারি 🔗 দরকারী লিঙ্ক

এআই গ্লসারি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান

238
বিভাগ
3,112
উপ-বিভাগ
36,890
শব্দ
📖
শব্দ

BFGS

একটি পুনরাবৃত্তিমূলক কোয়াসি-নিউটন অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা সীমাবদ্ধতাহীন একটি ফাংশনের সর্বনিম্ন বিন্দু খুঁজে পেতে বিপরীত হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স আনুমানিক করে।

📖
শব্দ

হেসিয়ান আনুমানিকরণ

একটি পদ্ধতি যা সরাসরি গণনা ছাড়াই একটি ফাংশনের দ্বিতীয় ডেরিভেটিভের ম্যাট্রিক্স অনুমান করে, একটি পুনরাবৃত্তিমূলক আনুমানিকতা গঠন করতে গ্রেডিয়েন্ট তথ্য ব্যবহার করে।

📖
শব্দ

আনুমানিক বিপরীত ম্যাট্রিক্স

হেসিয়ান ম্যাট্রিক্সের বিপরীতের আনুমানিকতা যা কোয়াসি-নিউটন পদ্ধতিতে সর্বোত্তম অবতরণ দিক নির্ধারণের জন্য ধাপে ধাপে গঠিত হয়।

📖
শব্দ

লাইন সার্চ

একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া যা প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে উদ্দেশ্য ফাংশন কমানোর জন্য অবতরণ দিকের সর্বোত্তম পদক্ষেপের দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করে।

📖
শব্দ

BFGS সংশোধন

হেসিয়ান আনুমানিকরণ আপডেট করার সূত্র যা সেক্যান্ট সমীকরণ সন্তুষ্ট করার সময় ম্যাট্রিক্সের প্রতিসাম্য এবং ধনাত্মক নির্দিষ্টতা সংরক্ষণ করে।

📖
শব্দ

সীমিত মেমরি

L-BFGS-এ ব্যবহৃত কৌশল যা স্থানিক জটিলতা হ্রাস করে হেসিয়ান আনুমানিকতা পুনর্গঠনের জন্য শুধুমাত্র পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তিগুলির একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা সংরক্ষণ করে।

📖
শব্দ

সুপারলিনিয়ার অভিসৃতি

BFGS পদ্ধতির বৈশিষ্ট্য যেখানে ক্রমাগত ত্রুটির অনুপাত শূন্যের দিকে ঝুঁকে, রৈখিক অভিসৃতির চেয়ে দ্রুত কিন্তু দ্বিঘাত অভিসৃতির চেয়ে ধীর অভিসৃতি প্রদান করে।

📖
শব্দ

সেক্যান্ট সমীকরণ

কোয়াসি-নিউটন পদ্ধতিতে আরোপিত শর্ত যা নিশ্চিত করে যে হেসিয়ান আনুমানিকতা গ্রেডিয়েন্টের পার্থক্যকে পয়েন্টের পার্থক্যে সঠিকভাবে রূপান্তর করে।

📖
শব্দ

স্কেলিং ফ্যাক্টর

L-BFGS-এ প্রাথমিক প্যারামিটার যা খারাপভাবে কন্ডিশন্ড সমস্যাগুলিতে অভিসৃতি উন্নত করার জন্য প্রাথমিক হেসিয়ান আনুমানিকতা সামঞ্জস্য করে।

📖
শব্দ

সংশোধন ভেক্টর

L-BFGS-এ সংরক্ষিত ভেক্টর জোড়া (s, y) যেখানে s স্থানচ্যুতি এবং y গ্রেডিয়েন্ট পার্থক্য নির্দেশ করে, যা হেসিয়ান আনুমানিকতা পুনর্গঠনে ব্যবহৃত হয়।

📖
শব্দ

অবরোহণ দিক

হেসিয়ান ইনভার্স আনুমানিকতা ঋণাত্মক গ্রেডিয়েন্ট দ্বারা গুণ করে গণনা করা ভেক্টর, যা ফাংশন হ্রাস করার জন্য সর্বোত্তম দিক নির্দেশ করে।

📖
শব্দ

প্রাথমিক হেসিয়ান

কোয়াসি-নিউটন পদ্ধতিতে প্রারম্ভিক ম্যাট্রিক্স, সাধারণত একটি স্কেল ফ্যাক্টর দ্বারা গুণিত পরিচয় ম্যাট্রিক্স, যা পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।

📖
শব্দ

দুটি লুপ অ্যালগরিদম

L-BFGS-এর দক্ষ বাস্তবায়ন যা সম্পূর্ণ হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স স্পষ্টভাবে পুনর্গঠন না করে অবরোহণ দিক গণনা করতে দুটি লুপ ব্যবহার করে।

🔍

কোন ফলাফল পাওয়া যায়নি