এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
UCB1
হোফডিং অসমতা ব্যবহার করে আত্মবিশ্বাসের সীমা গণনা করার জন্য মৌলিক UCB অ্যালগরিদম, যা স্থির ব্যান্ডিট কাঠামোতে গ্যারান্টিযুক্ত লগারিদমিক রিগ্রেট প্রদান করে।
UCB1-Tuned
UCB1-এর উন্নত বৈকল্পিক যা পুরস্কারের পর্যবেক্ষিত ভ্যারিয়েন্সের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে আত্মবিশ্বাসের সীমা সামঞ্জস্য করে এক্সপ্লোরেশন অপ্টিমাইজ করার জন্য।
UCB-V
আত্মবিশ্বাসের সীমা নির্মাণের জন্য স্পষ্টভাবে ভ্যারিয়েন্স অনুমান ব্যবহার করে UCB অ্যালগরিদম, উচ্চ ভ্যারিয়েন্সযুক্ত পুরস্কারের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে কার্যকর।
UCB-alpha
UCB1-এর প্যারামেট্রিক জেনারালাইজেশন যেখানে আলফা প্যারামিটার এক্সপ্লোরেশনের আগ্রাসন নিয়ন্ত্রণ করে, প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে এক্সপ্লোরেশন-এক্সপ্লয়টেশন ট্রেড-অফ সামঞ্জস্য করতে সক্ষম।
MOSS (মিনিম্যাক্স অপটিমাল স্ট্র্যাটেজি)
মিনিম্যাক্স অর্থে সর্বোত্তম UCB অ্যালগরিদম যা অবশিষ্ট মোট পুনরাবৃত্তির সংখ্যার সাথে আত্মবিশ্বাসের সীমা সামঞ্জস্য করে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে ন্যূনতম রিগ্রেট অর্জন করে।
KL-UCB
অ্যাসিম্পটোটিকভাবে সর্বোত্তম আত্মবিশ্বাসের সীমা নির্মাণের জন্য কুলব্যাক-লেইব্লার ডাইভারজেন্স ব্যবহার করে UCB-এর বৈকল্পিক, সীমিত পুরস্কারের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।
লগারিদমিক রিগ্রেট
UCB অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্স পরিমাপ যেখানে ক্রমবর্ধমান রিগ্রেট সময়ের সাথে লগারিদমিকভাবে বৃদ্ধি পায়, স্থির ব্যান্ডিট সমস্যায় সর্বোত্তমতা চিহ্নিত করে।
অনিশ্চয়তার মুখে আশাবাদ
UCB অ্যালগরিদমকে নির্দেশিত দার্শনিক এবং গাণিতিক নীতি, যা অনুমান করে যে অনিশ্চিত কর্মগুলি অন্বেষণের যোগ্য কারণ তারা সর্বোত্তম হতে পারে।
কনফিডেন্স ইনডেক্স
একটি অ্যাকশনের অনুমানের উপর পরিসংখ্যানগত নিশ্চয়তার স্তর পরিমাপকৃত সূচক, যা UCB অ্যালগরিদমের উন্নত বৈকল্পিকগুলিতে এক্সপ্লোরেশনকে ওজন করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
অ্যাসিম্পটোটিক অপটিমালিটি
একটি তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য যা নিশ্চিত করে যে একটি UCB অ্যালগরিদম অ্যাসিম্পটোটিকভাবে সর্বনিম্ন সম্ভাব্য রিগ্রেট সীমায় পৌঁছায়, দীর্ঘমেয়াদী কার্যকারিতার বৈশিষ্ট্য নির্দেশ করে।
UCB-নরমাল
UCB-এর একটি বৈকল্পিক যা বিশেষভাবে স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণকারী পুরস্কারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সর্বোত্তম সীমার জন্য গাউসিয়ান বন্টনের সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলি কাজে লাগায়।
এফিসিয়েন্ট UCB
UCB অ্যালগরিদমের একটি পরিবার যা বৃহৎ-স্কেল সমস্যার জন্য লগারিদমিক রিগ্রেটের তাত্ত্বিক গ্যারান্টি বজায় রাখার সময় সর্বোত্তম গণনাগত জটিলতা অর্জন করে।
আপার কনফিডেন্স ট্রিস (UCT)
সিকোয়েনশিয়াল সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সার্চ ট্রিতে UCB নীতির প্রয়োগ, মন্টে কার্লো ট্রি সার্চ ব্যবহার করে আলফাগোর মতো অনেক গেম অ্যালগরিদমের ভিত্তি।