एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
प्रोग्रेसिव नेटवर्क्स
तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर जो प्रत्येक नई कार्य के लिए नई कॉलम जोड़ता है, जबकि पिछले कार्यों के ज्ञान को संरक्षित रखता है। यह दृष्टिकोण बिना भयानक भूलने के निरंतर सीखने की अनुमति देता है।
पार्श्व संबंध
कनेक्शन जो प्रोग्रेसिव नेटवर्क आर्किटेक्चर में पिछले कार्य के कॉलमों को नए कॉलमों से जोड़ते हैं। वे ज्ञान हस्तांतरण और सीखी गई विशेषताओं के पुन: उपयोग की अनुमति देते हैं।
कॉलम-वार आर्किटेक्चर
संगठनात्मक संरचना जहां प्रत्येक कार्य का अपना अलग लेकिन अंतःसंबद्ध तंत्रिका कॉलम होता है। यह आर्किटेक्चर मौजूदा ज्ञान को बाधित किए बिना नए कार्यों के लिए मॉडल के विस्तार को सरल बनाता है।
फॉरवर्ड ट्रांसफर
ऐसी परिघटना जहां पिछले कार्यों से प्राप्त ज्ञान नए कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार करता है। यह सकारात्मक हस्तांतरण प्रोग्रेसिव नेटवर्क में पार्श्व कनेक्शन द्वारा अनुकूलित किया जाता है।
बैकवर्ड ट्रांसफर
मॉडल की क्षमता जो नए कार्यों को सीखने के बाद पिछले कार्यों पर प्रदर्शन में प्रतिक्रियाशील रूप से सुधार करती है। प्रोग्रेसिव नेटवर्क इस द्वि-दिशात्मक ज्ञान हस्तांतरण को सरल बनाते हैं।
ज्ञान संरक्षण
तंत्र जो यह सुनिश्चित करता है कि पिछले कार्यों से प्राप्त ज्ञान नए कार्यों को सीखते समय बिगड़ता नहीं है। यह संरक्षण निरंतर सीखने में मौलिक है।
कार्य-विशिष्ट अडाप्टर
विशिष्ट मॉड्यूल जो आर्किटेक्चर में सम्मिलित किए जाते हैं ताकि सामान्य विशेषताओं को प्रत्येक कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सके। ये अडाप्टर साझा ज्ञान को संरक्षित रखते हुए अधिकतम लचीलेपन की अनुमति देते हैं।
क्षमता विस्तार
नए कार्यों को समायोजित करने के लिए नई तंत्रिका कॉलम जोड़कर मॉडल की क्षमता को गतिशील रूप से बढ़ाने की रणनीति। यह नियंत्रित विस्तार संसाधन संतृप्ति से बचाता है।
तंत्रिका प्लास्टिसिटी
तंत्रिका नेटवर्क की नई जानकारी के प्रतिक्रिया में अपने कनेक्शन को अनुकूलित और संशोधित करने की क्षमता। प्रोग्रेसिव नेटवर्क में, यह प्लास्टिसिटी मौजूदा ज्ञान को संरक्षित करने के लिए नियंत्रित की जाती है।
सिनैप्टिक इंटेलिजेंस
एक निरंतर सीखने की विधि जो पिछले कार्यों के लिए महत्वपूर्ण सिनैप्टिक कनेक्शन की पहचान करती है और उनकी सुरक्षा करती है। यह सिनैप्टिक इंटेलिजेंस ज्ञान संरक्षण के तंत्र में एकीकृत है।
लोचदार वजन समेकन
पिछले कार्यों के लिए महत्वपूर्ण सिनैप्टिक वजन में महत्वपूर्ण परिवर्तनों को दंडित करने वाली एक नियमित तकनीक। यह लोचदार दृष्टिकोण सीखने और संरक्षण के बीच एक समझौता की अनुमति देता है।
स्मृति जागरूक सिनैप्स
भविष्य की सीख का मार्गदर्शन करने के लिए प्रत्येक सिनैप्स के महत्व का मूल्यांकन उसके पिछले कार्यों में योगदान के आधार पर करने का एक दृष्टिकोण। यह स्मृति जागरूकता ज्ञान हस्तांतरण को अनुकूलित करती है।
ग्रेडिएंट एपिसोडिक मेमोरी
कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग का मुकाबला करने के लिए पिछले कार्यों के उदाहरणों को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने का एक तंत्र। यह एपिसोडिक मेमोरी नए कार्य सीखते समय ग्रेडिएंट्स का मार्गदर्शन करती है।
गतिशील आर्किटेक्चर विस्तार
जब मॉडल अपनी अधिकतम क्षमता तक पहुंच जाता है, तब नए तंत्रिका संसाधनों को स्वचालित रूप से जोड़ने की प्रक्रिया। यह गतिशील विस्तार निरंतर सीखने वाले प्रणालियों के लिए आवश्यक है।
बहु-कार्य प्रतिनिधित्व
एक साझा विशेषता स्थान जो कई कार्यों के लिए आम जानकारी को एक साथ कैप्चर करता है। ये बहु-कार्य प्रतिनिधित्व प्रोग्रेसिव नेटवर्क की आर्किटेक्चर में अनुकूलित हैं।