এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
এলাইনমেন্ট স্কোর
সংযোজক মনোযোগ প্রক্রিয়া দ্বারা গণনা করা সংখ্যাসূচক মান যা ডিকোডিং ধাপে বর্তমান শব্দটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এনকোডারের প্রতিটি লুকানো অবস্থার প্রাসঙ্গিকতা পরিমাপ করে।
এলাইনমেন্ট ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্ক
একটি লুকানো স্তর সহ স্নায়ু নেটওয়ার্ক যেখানে tanh অ্যাক্টিভেশন ব্যবহৃত হয়, সংযোজক মনোযোগে ভেক্টর সংযোজন রূপান্তরের পূর্বে এলাইনমেন্ট স্কোর গণনার জন্য ব্যবহৃত হয়।
প্রসঙ্গ ভেক্টর
এনকোডারের লুকানো অবস্থার ওজনযুক্ত যোগফল, যেখানে ওজনগুলি স্বাভাবিকীকৃত মনোযোগ স্কোর, যা ডিকোডারকে ইনপুট সিকোয়েন্সের একটি প্রাসঙ্গিক উপস্থাপনা প্রদান করে।
মনোযোগ ওজন
এলাইনমেন্ট স্কোরের উপর সফটম্যাক্স ফাংশন প্রয়োগের পর প্রাপ্ত সহগ, যা সোর্স সিকোয়েন্সের প্রতিটি অবস্থানের আপেক্ষিক গুরুত্ব নির্দেশ করে।
দ্বি-দিশা লুকানো অবস্থা
ভেক্টর উপস্থাপনা যা সিকোয়েন্সের প্রতিটি অবস্থানে অতীত ও ভবিষ্যত তথ্য সমন্বয় করে, সংযোজক মনোযোগ প্রক্রিয়ায় ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
ভেক্টর সংযোজন
একটি অপারেশন যেখানে এনকোডারের প্রতিটি লুকানো অবস্থার সাথে ডিকোডারের লুকানো অবস্থা ভেক্টর যুক্ত করা হয়, এলাইনমেন্ট ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্কে পাঠানোর পূর্বে।
মনোযোগ ওজন ম্যাট্রিক্স
দ্বি-মাত্রিক কাঠামো যা টার্গেট সিকোয়েন্সের প্রতিটি অবস্থান এবং সোর্স সিকোয়েন্সের সমস্ত অবস্থানের মধ্যে গণনা করা মনোযোগ ওজন সংরক্ষণ করে।
বিলম্বিত মনোযোগ প্রক্রিয়া
সংযোজক মনোযোগের একটি বৈকল্পিক যেখানে স্কোরগুলি ডিকোডারের সম্পূর্ণ লুকানো অবস্থা তৈরি করার পর প্রতিটি সময় ধাপে গণনা করা হয়।
মনোযোগের প্যারামিটার
যোগাত্মক মনোযোগের ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্কের শেখার যোগ্য ওজন এবং পক্ষপাত, দক্ষতার সাথে অ্যালাইনমেন্ট স্কোর গণনা করার জন্য প্রশিক্ষণের সময় অপ্টিমাইজ করা হয়।
নরম অ্যালাইনমেন্ট
যোগাত্মক মনোযোগ প্রক্রিয়ার একক অবস্থানের পরিবর্তে উৎস সিকোয়েন্সের একাধিক অবস্থানে মনোযোগ বিতরণ করার ক্ষমতা।
গতিশীল প্রসঙ্গ
প্রতিটি ডিকোডিং ধাপে পুনরায় গণনা করা প্রসঙ্গ ভেক্টর, বর্তমান শব্দের পূর্বাভাসের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার সাথে গতিশীলভাবে খাপ খায়।
Tanh অ্যাক্টিভেশন ফাংশন
যোগাত্মক মনোযোগের অ্যালাইনমেন্ট লেয়ারের লুকানো স্তরে প্রয়োগ করা অ-রৈখিক ফাংশন, -1 এবং 1 এর মধ্যে মানগুলিকে আবদ্ধ করে।