এআই গ্লসারি

📖

শব্দ

কন্ডিশনাল GAN (cGAN)

GAN-এর একটি সম্প্রসারণ যেখানে জেনারেটর এবং ডিসক্রিমিনেটর অতিরিক্ত শর্ত পায়, যা জেনারেট করা ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নিয়ন্ত্রণ সক্ষম করে।

📖

শব্দ

প্রোগ্রেসিভ GAN

একটি প্রশিক্ষণ কৌশল যেখানে GAN ধীরে ধীরে ক্রমবর্ধমান রেজোলিউশন শেখে, প্রশিক্ষণ স্থিতিশীল করে এবং উচ্চ রেজোলিউশনের জেনারেশনের গুণমান উন্নত করে।

📖

শব্দ

Pix2Pix

কন্ডিশনাল ইমেজ-টু-ইমেজ ট্রান্সলেশনের জন্য GAN আর্কিটেকচার, যা সঠিক এবং বাস্তবসম্মত ট্রান্সলেশনের জন্য L1 লস এবং অ্যাডভারসারিয়াল লস একত্রিত করে ব্যবহার করে।

📖

শব্দ

প্রশিক্ষণের অস্থিরতা

GAN প্রশিক্ষণের একটি মৌলিক সমস্যা যেখানে জেনারেটর এবং ডিসক্রিমিনেটরের মধ্যে সূক্ষ্ম ভারসাম্য ডাইভারজেন্স বা সাব-অপটিমাল কনভারজেন্সের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

📖

শব্দ

StarGAN

মাল্টি-ডোমেইন ফেসিয়াল ইমেজ ট্রান্সলেশনের জন্য একটি ইউনিফাইড GAN আর্কিটেকচার, যা একই সময়ে একাধিক অ্যাট্রিবিউট পরিচালনার জন্য একটি একক মডেল ব্যবহার করে।

📖

শব্দ

GAN ডিসেকশন

একটি ইন্টারপ্রেটেবল অ্যানালাইসিস টেকনিক যা প্রি-ট্রেইন্ড GAN নেটওয়ার্কে নির্দিষ্ট ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যের জন্য দায়ী নিউরাল ইউনিট চিহ্নিত করে।

📖

শব্দ

স্টাইল মিক্সিং

StyleGAN-এ ব্যবহৃত একটি কৌশল যা দুটি ভিন্ন নমুনার ল্যাটেন্ট কোড মিশ্রিত করে বিভিন্ন রেজোলিউশনে তাদের স্টাইলিস্টিক বৈশিষ্ট্য মিশ্রিত করে।