এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ব্রায়ান২
পাইথনে লেখা স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ওপেন-সোর্স সিমুলেশন ফ্রেমওয়ার্ক, যা ডিফারেনশিয়াল ইকুয়েশন দিয়ে জটিল নিউরন এবং সিনাপস মডেল করার জন্য স্বজ্ঞাত সিনট্যাক্স প্রদান করে।
নেস্ট
বৃহৎ স্কেল স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য উচ্চ-পারফরম্যান্স সিমুলেটর, প্যারালেল কম্পিউটেশনের জন্য অপ্টিমাইজড এবং লক্ষাধিক নিউরন ও বিলিয়ন সিনাপস পরিচালনা করতে সক্ষম।
বাইন্ডসনেট
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা পাইটর্চ ফ্রেমওয়ার্ক, যা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং স্পাইক-টাইমিং-ডিপেন্ডেন্ট প্লাস্টিসিটি (এসটিডিপি) সংহত করে।
স্পাইটর্চ
সারোগেট গ্রেডিয়েন্টসের মাধ্যমে ব্যাকপ্রোপাগেশন ব্যবহার করে স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য অপ্টিমাইজড পাইটর্চ লাইব্রেরি।
এলআইএফ নিউরন
বেসিক নিউরন মডেল যা মেমব্রেন পোটেনশিয়াল লিক সহ ইনপুট ইন্টিগ্রেশন সিমুলেট করে, থ্রেশহোল্ড পৌঁছালে একটি স্পাইক জেনারেট করে।
টেম্পোরাল এনকোডার
এসএনএন দ্বারা প্রসেসিংয়ের জন্য অবিরত বা স্ট্যাটিক তথ্যকে টেম্পোরালি স্ট্রাকচার্ড স্পাইক ট্রেনে রূপান্তর করার প্রক্রিয়া।
রিয়েল-টাইম সিমুলেশন
সিমুলেশন মোড যেখানে মডেলের কাটানো সময় বাস্তব সময়ের সাথে মিলে যায়, রোবোটিক অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্রেইন-মেশিন ইন্টারফেসের জন্য অপরিহার্য।
টেম্পোরাল রেজোলিউশন
সিমুলেশনের সর্বনিম্ন টাইম স্টেপ যা স্পাইকের টেম্পোরাল প্রসেসিংয়ের নির্ভুলতা নির্ধারণ করে, সাধারণত মিলিসেকেন্ড বা মাইক্রোসেকেন্ড অর্ডারের।
সাইন্যাপ্টিক প্লাস্টিসিটি
স্নায়ুসংযোগ যার ওজন সিমুলেশন চলাকালীন STDP বা হেবিয়ান শেখার নিয়ম অনুযায়ী গতিশীলভাবে পরিবর্তন করা যায়।
ডিসচার্জ রেট
স্নায়ুকোষের কার্যকলাপের পরিমাপ যা সময়ের প্রতি ইউনিটে স্পাইকের সংখ্যায় প্রকাশিত হয়, SNN-এর আউটপুট বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করতে ব্যবহৃত হয়।
রিফ্র্যাক্টরি পিরিয়ড
একটি স্পাইকের পরবর্তী সময়কাল যার মধ্যে স্নায়ুকোষ আরেকটি স্পাইক তৈরি করতে পারে না, যা জৈবিক সীমাবদ্ধতা মডেল করে।
হজকিন-হাক্সলে মডেল
বিশদ জৈবভৌতিক মডেল যা নির্দিষ্ট আয়নিক কারেন্টের মাধ্যমে অ্যাকশন পটেনশিয়ালের সূচনা ও বিস্তার বর্ণনা করে।
সমান্তরাল সিমুলেশন
ত্বরণ কৌশল যা বৃহৎ স্কেলের নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য একাধিক প্রসেসর বা কোর জুড়ে স্নায়বিক গণনা বিতরণ করে।
ইভেন্ট-ড্রিভেন সিমুলেশন
সিমুলেশন পদ্ধতি যেখানে গণনা শুধুমাত্র ইভেন্ট (স্পাইক) এর মুহুর্তে করা হয়, যা গণনামূলক দক্ষতা অপ্টিমাইজ করে।
নিউরোনাল ইন্টারফেস
অ্যাবস্ট্রাকশন লেয়ার যা SNN সিমুলেটর এবং বাহ্যিক সেন্সর/অ্যাকচুয়েটর বা অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে যোগাযোগের অনুমতি দেয়।
সিমুলেশন স্কেল
একটি ফ্রেমওয়ার্কের বিভিন্ন আকারের নেটওয়ার্ক পরিচালনার ক্ষমতা, কয়েকটি বিস্তারিত স্নায়ুকোষ থেকে লক্ষাধিক সরলীকৃত স্নায়ুকোষ পর্যন্ত।