এআই গ্লসারি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান

238

বিভাগ

3,112

উপ-বিভাগ

36,890

শব্দ

প্রশিক্ষণ গ্রাফের কৃত্রিম বৈকল্পিক তৈরি করার কৌশলগুলির সমষ্টি, যেখানে সেমান্টিক এবং কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করা হয়।

মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বাস্তব গ্রাফের পরিসংখ্যানগত এবং কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য অনুকরণ করে অ্যালগরিদমিকভাবে কৃত্রিম গ্রাফ তৈরির প্রক্রিয়া।

পূর্বনির্ধারিত কাঠামো ব্যবহার করার পরিবর্তে ডেটা থেকে একটি গ্রাফের সর্বোত্তম কাঠামো (নোড সংলগ্নতা) স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখা।

তথ্য প্রচার এবং মডেল কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য প্রশিক্ষণের সময় একটি গ্রাফের সংযোগ গতিশীলভাবে পরিবর্তন করা।

নির্দিষ্ট কাজের জন্য সর্বোত্তম GNN আর্কিটেকচার ডিজাইন করার স্বয়ংক্রিয়করণ, নিউরাল আর্কিটেকচার অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।

গতিশীল গ্রাফ তৈরি করা যেখানে নোড এবং এজ সময়ের সাথে বিকশিত হয়, সম্পর্কিত সিস্টেমের সময়গত নির্ভরতা ক্যাপচার করে।

বিভিন্ন ধরনের নোড এবং এজ সহ জটিল সম্পর্কযুক্ত গ্রাফের সিনথেটিক তৈরি, বিভিন্ন সত্তার মধ্যে জটিল সম্পর্ক সহ।

🔍