एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
टेम्पोरल ट्रांसफार्मर
मूल ट्रांसफार्मर से अनुकूलित एक न्यूरल आर्किटेक्चर जो टाइम सीरीज़ डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किया जाता है, जिसमें दीर्घकालिक टेम्पोरल निर्भरताओं को कैप्चर करने के लिए अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग किया जाता है। यह आर्किटेक्चर टेम्पोरल अनुक्रमिक डेटा की विशिष्ट विशेषताओं को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए मानक ट्रांसफार्मर के घटकों को संशोधित करता है।
पैच टाइम सीरीज़ ट्रांसफार्मर (PatchTST)
एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर जो कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार और स्थानीय और वैश्विक पैटर्न को कैप्चर करने के लिए टाइम सीरीज़ को पैच में विभाजित करता है। यह दृष्टिकोण डेटा में महत्वपूर्ण टेम्पोरल संबंधों को बनाए रखते हुए टेम्पोरल जटिलता को कम करने में मदद करता है।
टेम्पोरल पोजीशनल एन्कोडिंग
एक एन्कोडिंग तंत्र जो टाइम सीरीज़ में टेम्पोरल जानकारी डालता है ताकि मॉडल अवलोकनों के कालानुक्रमिक क्रम को समझ सके। टेक्स्ट के लिए मानक पोजीशनल एन्कोडिंग के विपरीत, इसे परिवर्तनीय समय अंतरालों और आवधिकताओं को ध्यान में रखना चाहिए।
कॉज़ल अटेंशन मास्किंग
एक मास्किंग तकनीक जो मॉडल को भविष्यवाणी करते समय भविष्य की जानकारी का उपयोग करने से रोकती है, यह सुनिश्चित करती है कि ध्यान केवल पिछले टेम्पोरल चरणों पर केंद्रित हो। यह भविष्यवाणी कार्यों के लिए आवश्यक है जहां भविष्यवाणियां केवल ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर होनी चाहिए।
इन्फॉर्मर आर्किटेक्चर
एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर जो लंबी टाइम सीरीज़ के लिए अनुकूलित है, जिसमें एक कुशल संभाव्य अटेंशन मैकेनिज्म और एक निर्भरता डिस्टिलर होता है। इसे मानक अटेंशन की द्विघात जटिलता को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जबकि दीर्घकालिक निर्भरताओं को कैप्चर करने की क्षमता को बनाए रखता है।
टेम्पोरल फ्यूजन ट्रांसफार्मर (TFT)
एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर जो मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ की भविष्यवाणी के लिए अटेंशन मैकेनिज्म को रेजोनेंस नेटवर्क के साथ जोड़ता है। यह विभिन्न टाइम सीरीज़ के बीच संबंधों को समझने के लिए स्थिर चर और व्याख्यात्मक नियंत्रणों को एकीकृत करता है।
ऑटोफॉर्मर
एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर जिसमें एक गहरे ऑटोकोरिलेशन मैकेनिज्म होता है जो टेम्पोरल निर्भरताओं को बेहतर ढंग से कैप्चर करने के लिए मानक अटेंशन को प्रतिस्थापित करता है। यह रुझानों और मौसमीता को अलग करने के लिए टाइम-सीरीज़ डीकंपोजिशन का उपयोग करता है, जिससे भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार होता है।
मल्टीवेरिएट सीरीज़ के लिए क्रॉस-अटेंशन
एक अटेंशन मैकेनिज्म जो मल्टीवेरिएट सीरीज़ में विभिन्न टेम्पोरल चरों के बीच इंटरैक्शन को मॉडल करता है। यह मॉडल को इंटर-सीरीज़ संबंधों को खोजने और उनका लाभ उठाने की अनुमति देता है ताकि भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार हो सके।
टेम्पोरल अटेंशन विंडो
एक तकनीक जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने और प्रासंगिक निर्भरताओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए ध्यान की सीमा को एक विशिष्ट सामयिक विंडो तक सीमित करती है। यह विशेष रूप से बहुत लंबी समय-श्रृंखला के लिए उपयोगी है जहाँ दूर की निर्भरताएँ कम महत्वपूर्ण होती हैं।
टाइम सीरीज़ पैच एम्बेडिंग
समय-श्रृंखला के खंडों को एम्बेडिंग वैक्टर में बदलने की प्रक्रिया जो ट्रांसफार्मर परतों के लिए इनपुट के रूप में कार्य करते हैं। यह महत्वपूर्ण सामयिक पैटर्न को बनाए रखते हुए डेटा की आयामीता को कम करने में मदद करता है।
सीज़नल डीकंपोज़िशन ट्रांसफार्मर
एक आर्किटेक्चर जो चक्रीय पैटर्न को बेहतर ढंग से मॉडल करने के लिए ट्रांसफार्मर पाइपलाइन में एक स्पष्ट मौसमी अपघटन को एकीकृत करता है। यह ध्यान तंत्र के अनुप्रयोग से पहले श्रृंखला को प्रवृत्ति, मौसमी और अवशिष्ट घटकों में अलग करता है।
टाइम सीरीज़ के लिए कुशल अटेंशन
समय-श्रृंखला के लिए अनुकूलित अटेंशन के प्रकार जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को O(n²) से O(n) या O(n log n) तक कम करते हैं। इनमें विशेष रूप से सामयिक डेटा के लिए अनुकूलित Performer, Linformer या Reformer जैसे दृष्टिकोण शामिल हैं।
वेरिएबल सेलेक्शन ट्रांसफार्मर
एक तंत्र जो भविष्यवाणी के लिए प्रत्येक सामयिक चरण पर सबसे प्रासंगिक चर को गतिशील रूप से चुनना सीखता है। यह समय के साथ विशेषताओं के परिवर्तनीय महत्व को मॉडल करने के लिए अटेंशन वेट का उपयोग करता है।
टेम्पोरल सेल्फ-अटेंशन
एक तंत्र जहाँ प्रत्येक सामयिक बिंदु उसी श्रृंखला के अन्य सभी बिंदुओं के सापेक्ष अपने महत्व की गणना करता है। यह पारंपरिक RNN मॉडल की बाधाओं के बिना जटिल और लंबी दूरी की निर्भरताओं को कैप्चर करने की अनुमति देता है।
टाइम सीरीज़ के लिए गेटेड अटेंशन
एक अटेंशन तंत्र जो ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर में सामयिक जानकारी के प्रवाह को चुनिंदा रूप से नियंत्रित करने के लिए गेट्स का उपयोग करता है। यह सामयिक शोर को अनदेखा करते हुए प्रासंगिक अवधियों पर ध्यान केंद्रित करने की मॉडल की क्षमता में सुधार करता है।
हाइरार्किकल टेम्पोरल अटेंशन
एक अटेंशन आर्किटेक्चर जो अल्पकालिक, मध्यम अवधि और दीर्घकालिक पैटर्न को कैप्चर करने के लिए एक साथ कई सामयिक पैमानों पर काम करता है। यह अनुक्रमिक गतिशीलता की व्यापक समझ के लिए विभिन्न सामयिक संकल्पों से जानकारी को जोड़ता है।
अनुकूली आवृत्ति ध्यान
एक तंत्र जो विश्लेषित समय श्रृंखलाओं में प्रमुख आवृत्तियों के अनुसार ध्यान को अनुकूलित करता है। यह आवधिक और चक्रीय पैटर्न की बेहतर मॉडलिंग के लिए कालिक और आवृत्ति-आधारित दृष्टिकोणों को जोड़ता है।