এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
প্রক্ষেপিত গ্রেডিয়েন্ট অবরোহ
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা গ্রেডিয়েন্ট অবরোহ ধাপ সম্পাদনের পর অনুমোদিত সীমাবদ্ধতার সেটে প্রক্ষেপণ করে, প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে সম্ভাব্যতা নিশ্চিত করে।
অনুমোদিত সেট
অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সীমাবদ্ধতা দ্বারা সংজ্ঞায়িত অনুসন্ধান স্থানের উপসেট, যা আরোপিত সকল শর্ত পূরণকারী সমস্ত সমাধান ধারণ করে।
উত্তল সেটে প্রক্ষেপণ
একটি গাণিতিক অপারেশন যা স্থানের যেকোনো বিন্দুকে একটি প্রদত্ত উত্তল সেটের নিকটতম বিন্দুর সাথে যুক্ত করে, সাধারণত ইউক্লিডীয় নর্ম অনুযায়ী।
অসমতার সীমাবদ্ধতা
g(x) ≤ 0 আকারের বিধিনিষেধ যা অনুসন্ধান স্থানের এমন অঞ্চল সংজ্ঞায়িত করে যেখানে সমাধানগুলি বৈধ, অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনুমোদিত সেটে রূপান্তরিত হয়।
অভিযোজিত ধাপ
গ্রেডিয়েন্ট অবরোহ অ্যালগরিদমগুলিতে শিক্ষার হার গতিশীলভাবে সামঞ্জস্যের কৌশল, সমস্যার স্থানীয় জ্যামিতি অনুযায়ী ধাপের দৈর্ঘ্য মানিয়ে নিয়ে অভিসৃতি অপ্টিমাইজ করে।
সীমাবদ্ধতার অধীনে অভিসৃতি
একটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের বৈশিষ্ট্য যা মূল সমস্যার সকল আরোপিত সীমাবদ্ধতা সন্তুষ্ট করে একটি স্থির বিন্দুর দিকে অভিসৃতি নিশ্চিত করে।
বিশ্বাস অঞ্চল
একটি অপ্টিমাইজেশন কৌশল যা প্রতিটি পুনরাবৃত্তিকে একটি অঞ্চলে সীমাবদ্ধ করে যেখানে উদ্দেশ্য ফাংশনের একটি স্থানীয় মডেল নির্ভরযোগ্য বলে বিবেচিত হয়, এই অঞ্চলের আকার গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে।
উত্তল অপ্টিমাইজেশন সমস্যা
অপ্টিমাইজেশনের একটি শ্রেণি যেখানে উদ্দেশ্য ফাংশন উত্তল এবং অনুমোদিত সেট উত্তল, একটি অনন্য গ্লোবাল মিনিমামের অস্তিত্ব এবং অ্যালগরিদমগুলির অভিসৃতি নিশ্চিত করে।
স্টোকাস্টিক প্রজেক্টেড গ্রেডিয়েন্ট
বড় ডেটাসেটে গণনা ত্বরান্বিত করতে এলোমেলো উপসেট থেকে গণনা করা গ্রেডিয়েন্টের অনুমান ব্যবহার করে প্রজেক্টেড গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের একটি বৈকল্পিক।
বীম পদ্ধতি
একটি নন-স্মুথ অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা পূর্ববর্তী গ্রেডিয়েন্ট সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে এবং প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে অনুসন্ধানের দিক উন্নত করতে টুকরো টুকরো লিনিয়ার মডেল তৈরি করে।
বাস্তবায়নযোগ্য দিক
একটি অনুমোদিত বিন্দু থেকে চলনের দিক যা ছোট দূরত্বে সীমাবদ্ধতা সন্তুষ্ট রাখে, পুনরাবৃত্তির বাস্তবায়নযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য মৌলিক।
ব্যারিয়ার ফাংশন
একটি পেনাল্টি ফাংশন যা অনুমোদিত সেটের সীমানার কাছে আসার সাথে সাথে অসীমের দিকে ঝোঁক, পুনরাবৃত্তিগুলিকে কঠোরভাবে বাস্তবায়নযোগ্য ডোমেইনের ভিতরে থাকতে বাধ্য করে।
অপ্টিমাইজেশনে দ্বৈততা
একটি গাণিতিক নীতি যা একটি প্রাইমাল অপ্টিমাইজেশন সমস্যা এবং এর দ্বৈত সমস্যার মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে, বিকল্প পদ্ধতি এবং সর্বোত্তম মানের উপর সীমা প্রদান করে।
ফ্র্যাঙ্ক-উলফ অ্যালগরিদম
একটি সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি যা প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে অনুমোদিত সেটে একটি লিনিয়ার অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান করে ব্যয়বহুল প্রজেকশন এড়ায়।
প্রক্সিমাল ম্যাপিং
প্রজেকশনকে সাধারণীকরণকারী অপারেটর, উদ্দেশ্য ফাংশন এবং একটি প্রক্সিমাল রেগুলারাইজেশন টার্মের সংমিশ্রণকে হ্রাস করে, যা নন-স্মুথ অপ্টিমাইজেশনের জন্য অপরিহার্য।