এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
মিশ্র কোয়ান্টাইজেশন
মডেলের আকার এবং কার্যক্ষমতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের বিভিন্ন স্তরে বিভিন্ন বিট নির্ভুলতা প্রয়োগ করার অপ্টিমাইজেশন কৌশল। এই কৌশলগত পদ্ধতিটি সমালোচনামূলক স্তরগুলিতে উচ্চ নির্ভুলতা বজায় রাখার সময় সামগ্রিক মেমরি হ্রাস করে।
সচেতন কোয়ান্টাইজেশন
চূড়ান্ত রূপান্তরের আগে কম নির্ভুলতার কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাব অনুকরণ করার জন্য প্রশিক্ষণের সময় সিউডো-কোয়ান্টাইজেশন অপারেশন সংহত করার পদ্ধতি। এই কৌশলটি মডেলকে রাউন্ডিং ত্রুটির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়।
স্তর সংবেদনশীলতা
নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতিটি পৃথক স্তরের কার্যক্ষমতার উপর কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাবের পরিমাপ। সংবেদনশীল স্তরগুলির জন্য সামগ্রিক মডেলের গুণমান বজায় রাখার জন্য উচ্চতর নির্ভুলতা প্রয়োজন।
বিষম কোয়ান্টাইজেশন
প্রতিটি স্তরের গণনামূলক বৈশিষ্ট্য এবং গুরুত্ব অনুসারে গতিশীলভাবে বিভিন্ন বিট প্রস্থ নির্ধারণ করার কোয়ান্টাইজেশন পদ্ধতি। এই কৌশলটি হার্ডওয়্যার ত্বরণ এবং নির্ভুলতা হ্রাসের মধ্যে সমন্বয় অপ্টিমাইজ করে।
মডেল প্রোফাইলিং
বিভিন্ন কোয়ান্টাইজেশন কৌশলের জন্য প্রার্থী স্তরগুলি সনাক্ত করতে একটি প্রশিক্ষিত মডেলের বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাপক বিশ্লেষণ। প্রোফাইলিং পরিসংখ্যানগত বন্টন, গতিশীল পরিসর এবং নির্ভুলতার উপর প্রভাব মূল্যায়ন করে।
টেনসর কোয়ান্টাইজেশন
একটি টেনসরের সম্পূর্ণ সেটে একটি অনন্য কোয়ান্টাইজেশন প্যারামিটার সেট প্রয়োগ করার পদ্ধতি, সমস্ত মানের জন্য স্কেলের সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে। এই পদ্ধতিটি হার্ডওয়্যার বাস্তবায়ন সহজ করে কিন্তু বিস্তৃত বন্টনের জন্য নির্ভুলতা হ্রাস করতে পারে।
চ্যানেল কোয়ান্টাইজেশন
একটি কনভোলিউশন স্তরে প্রতিটি চ্যানেল বা চ্যানেল গ্রুপের জন্য পৃথক প্যারামিটার ব্যবহার করে কোয়ান্টাইজেশন কৌশল। এই পদ্ধতিটি প্রতিটি ফিল্টারের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে স্কেল মানিয়ে নিয়ে নির্ভুলতা আরও ভালভাবে সংরক্ষণ করে।
কোয়ান্টাইজেশন স্কেল
গুণনীয়ক প্যারামিটার যা ফ্লোটিং পয়েন্ট মানগুলিকে Q = round(R/S + Z) সূত্র অনুসারে কোয়ান্টাইজড পূর্ণসংখ্যায় রূপান্তর করে। স্কেল কোয়ান্টাইজড মানগুলির প্রতিনিধিত্বের নির্ভুলতা এবং পরিসর নির্ধারণ করে।
কোয়ান্টিফিকেশন জিরো পয়েন্ট
কোয়ান্টাইজড সিস্টেমে ফ্লোটিং পয়েন্ট শূন্য মানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ পূর্ণসংখ্যা মান, যা নিউরাল নেটওয়ার্কের কাঠামোগত শূন্যগুলি সংরক্ষণের জন্য অপরিহার্য। এই প্যারামিটার কোয়ান্টাইজড এবং বাস্তব ডোমেনের মধ্যে সুনির্দিষ্ট সারিবদ্ধতা নিশ্চিত করে।
কোয়ান্টিফিকেশন নয়েজ
উচ্চ-নির্ভুলতা সংখ্যাকে কম বিটের উপস্থাপনায় রূপান্তর করার সময় প্রবর্তিত ত্রুটি, যা তথ্য হ্রাস হিসেবে প্রকাশ পায়। কোয়ান্টিফিকেশন নয়েজ বিশ্লেষণ উচ্চ নির্ভুলতায় সংরক্ষণ করার জন্য স্তর নির্বাচনে নির্দেশনা দেয়।
রিকোয়ান্টিফিকেশন
একই মডেলের মধ্যে বিভিন্ন কোয়ান্টিফিকেশন নির্ভুলতার মধ্যে রূপান্তর প্রক্রিয়া, যা বিভিন্ন বিটের স্তরগুলির মধ্যে অপারেশনের সময় প্রয়োজনীয়। রিকোয়ান্টিফিকেশন সম্পদের ব্যবহার অপ্টিমাইজ করার পাশাপাশি সংখ্যাসূচক সামঞ্জস্য বজায় রাখে।
ভেরিয়েবল বিটস কৌশল
নির্ভুলতার সীমাবদ্ধতার অধীনে মডেলের আকার কমানোর জন্য নেটওয়ার্ক জুড়ে বিট প্রস্থের সর্বোত্তম বন্টন নির্ধারণকারী অ্যালগরিদমিক পদ্ধতি। এই কৌশলটি একটি জটিল কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সমাধান করে।
হায়ারার্কিক্যাল কোয়ান্টিফিকেশন
তাদের গুরুত্ব এবং কোয়ান্টিফিকেশনের প্রতি সংবেদনশীলতার ভিত্তিতে স্তরগুলিকে শ্রেণিবিন্যাসে সংগঠিত করার পদ্ধতি। হায়ারার্কিক্যাল কোয়ান্টিফিকেশন প্রতিটি স্তর গ্রুপের হায়ারার্কিক্যাল স্তর অনুযায়ী বিভিন্ন বিটস নীতি প্রয়োগ করে।