এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্কোয়াশিং ফাংশন
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের জন্য একটি নির্দিষ্ট নন-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যা অ্যাক্টিভেশন ভেক্টরের দৈর্ঘ্য ০ এবং ১ এর মধ্যে সংকুচিত করে তাদের স্থানিক দিক সংরক্ষণ করে।
ক্যাপসুল অ্যাক্টিভেশন ভেক্টর
একটি বহুমাত্রিক ভেক্টর উপস্থাপনা যেখানে দৈর্ঘ্য সত্তার অস্তিত্বের সম্ভাবনা নির্দেশ করে এবং অভিযোজন তার তাৎক্ষণিক বৈশিষ্ট্যগুলি এনকোড করে।
রূপান্তর ম্যাট্রিক্স
প্রতিটি নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুল দ্বারা শেখা ওয়েট ম্যাট্রিক্স যা সত্তার স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলি রূপান্তর করে উচ্চতর ক্যাপসুলের আউটপুট ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য।
প্রাথমিক ক্যাপসুল স্তর
ক্যাপসুলের প্রথম স্তর যা কনভোলিউশনাল ফিচার ম্যাপগুলিকে বহুমাত্রিক ক্যাপসুল ভেক্টরে রূপান্তর করে নিম্ন-স্তরের স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলি এনকোড করে।
কাপলিং ওয়েট
পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সামঞ্জস্যযোগ্য স্কেলার সহগ যা রাউটিং প্রক্রিয়ায় প্রতিটি নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুলের প্রতিটি উচ্চতর ক্যাপসুলের উপর প্রভাব নির্ধারণ করে।
সত্তার পোজ
স্পষ্ট স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলির সেট যেমন অবস্থান, অভিযোজন, স্কেল এবং বিকৃতি যা ক্যাপসুল ভেক্টরের অভিযোজনে এনকোড করা থাকে।
হায়ারার্কিকাল উপস্থাপনা
সংগঠনমূলক কাঠামো যেখানে নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুলগুলি সরল প্রিমিটিভ সনাক্ত করে এবং উচ্চ-স্তরের ক্যাপসুলগুলি এই সনাক্তকরণগুলিকে জটিল সত্তায় একত্রিত করে।
ক্যাপসুল ভবিষ্যদ্বাণী
একটি উচ্চতর ক্যাপসুলের প্রত্যাশিত আউটপুট ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুলের ভেক্টরকে তার রূপান্তর ম্যাট্রিক্স দ্বারা গুণ করে প্রাপ্ত ভেক্টর।
চুক্তির সহগ
একটি নিম্ন ক্যাপসুলের পূর্বাভাষ এবং একটি উচ্চতর ক্যাপসুলের বর্তমান আউটপুটের মধ্যে স্কেলার গুণফল যা তাদের স্থানিক সামঞ্জস্য পরিমাপ করে।
ওভারল্যাপ পুলিং
ম্যাক্স-পুলিং-এর একটি বিকল্প কৌশল যা সনাক্তকৃত বৈশিষ্ট্যগুলির ওভারল্যাপ পরিচালনা করতে ক্যাপসুল ব্যবহার করে স্থানিক তথ্য সংরক্ষণ করে।