🏠 হোম
বেঞ্চমার্ক
📊 সমস্ত বেঞ্চমার্ক 🦖 ডাইনোসর v1 🦖 ডাইনোসর v2 ✅ টু-ডু লিস্ট অ্যাপস 🎨 সৃজনশীল ফ্রি পেজ 🎯 FSACB - চূড়ান্ত শোকেস 🌍 অনুবাদ বেঞ্চমার্ক
মডেল
🏆 সেরা ১০টি মডেল 🆓 ফ্রি মডেল 📋 সমস্ত মডেল ⚙️ কিলো কোড
রিসোর্স
💬 প্রম্পট লাইব্রেরি 📖 এআই গ্লসারি 🔗 দরকারী লিঙ্ক

এআই গ্লসারি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান

238
বিভাগ
3,112
উপ-বিভাগ
36,890
শব্দ
📖
শব্দ

কোয়েরি-কী-ভ্যালু প্রজেকশন

ইনপুট সিকোয়েন্সে প্রয়োগ করা লিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন যা অ্যাটেনশন গণনায় ব্যবহৃত কোয়েরি, কী এবং ভ্যালু ভেক্টর তৈরি করে।

📖
শব্দ

ক্রস-অ্যাটেনশন ম্যাট্রিক্স

সোর্স সিকোয়েন্সের টোকেন এবং টার্গেট সিকোয়েন্সের টোকেনের মধ্যকার সম্পর্ক উপস্থাপনকারী অ্যাটেনশন ওয়েট ম্যাট্রিক্স।

📖
শব্দ

স্কেল্ড ডট-প্রোডাক্ট ক্রস-অ্যাটেনশন

অ্যাটেনশন স্কোর গণনা করতে নরমালাইজড ডট প্রোডাক্ট ব্যবহার করে ক্রস-অ্যাটেনশনের গাণিতিক বাস্তবায়ন।

📖
শব্দ

অ্যাটেনশন ওয়েটস নরমালাইজেশন

একটি যোগফল-এক-হয়ে-যাওয়া সম্ভাব্যতা ডিস্ট্রিবিউশন পেতে অ্যাটেনশন স্কোরগুলিতে সফটম্যাক্স ফাংশন প্রয়োগ করা।

📖
শব্দ

ক্রস-অ্যাটেনশন লেয়ার

নিজস্ব লার্নেবল প্যারামিটার সহ ক্রস-অ্যাটেনশন মেকানিজম বাস্তবায়নকারী নির্দিষ্ট নিউরাল লেয়ার।

📖
শব্দ

ক্রস-অ্যাটেনশন হেড

মাল্টি-হেড ক্রস-অ্যাটেনশনে পৃথক গণনা ইউনিট যা এম্বেডিংয়ের ডাইমেনশন-রিডিউসড সাবস্পেসে কাজ করে।

📖
শব্দ

বাই-ডাইরেকশনাল ক্রস-অ্যাটেনশন

যে কনফিগারেশনে দুটি সিকোয়েন্সের মধ্যে উভয় দিকে অ্যাটেনশন প্রবাহিত হয়, BERT-এর মতো আর্কিটেকচারে ব্যবহৃত।

📖
শব্দ

ক্রস-অ্যাটেনশন রেসিডুয়াল কানেকশন

গভীর ট্রেনিং সহজতর করতে এবং গ্রেডিয়েন্ট সংরক্ষণ করতে ক্রস-অ্যাটেনশন লেয়ারের পরে প্রয়োগ করা রেসিডুয়াল কানেকশন।

📖
শব্দ

Cross-Attention Layer Normalization

Normalisation appliquée avant ou après la cross-attention pour stabiliser l'entraînement et améliorer la convergence.

📖
শব্দ

Cross-Attention Position Encoding

Encodage positionnel injecté pour fournir des informations de position relatives entre tokens des différentes séquences.

📖
শব্দ

Cross-Attention Memory Complexity

Complexité en mémoire O(n²) pour sequences de longueur n et m, constituant le principal goulot d'étranglement des transformeurs.

📖
শব্দ

Cross-Attention Gradient Flow

Propagation du gradient à travers la matrice d'attention pendant la rétropropagation, essentielle pour l'apprentissage des poids d'attention.

🔍

কোন ফলাফল পাওয়া যায়নি