एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
अत्यधिक मात्रांकन
एक तकनीक जो मॉडल के पैरामीटर को अधिकतम संपीड़न के लिए 1-2 बिट्स तक कम कर देती है, जिससे दक्षता के लिए आंशिक रूप से सटीकता का त्याग किया जाता है।
बाइनरी मात्रांकन
एक मात्रांकन विधि जिसमें प्रत्येक वजन और सक्रियण को एक एकल बिट (-1 या +1) द्वारा दर्शाया जाता है, जो मेमोरी को नाटकीय रूप से कम करता है और गणना को तेज करता है।
टर्नरी मात्रांकन
एक तकनीक जो आमतौर पर तीन मानों (-1, 0, +1) का उपयोग करके वजन का प्रतिनिधित्व करती है, जो शुद्ध बाइनरीकरण की तुलना में संपीड़न और प्रदर्शन के बीच बेहतर समझौता प्रदान करती है।
1-बिट मात्रांकन
मात्रांकन का एक चरम रूप जहां मॉडल का प्रत्येक पैरामीटर एक एकल बिट पर संग्रहीत होता है, जो मानक 32-बिट मॉडल की तुलना में 32 गुना की कमी की अनुमति देता है।
2-बिट मात्रांकन
दो बिट्स पर वजन और सक्रियण का प्रतिनिधित्व, जो चार मात्रांकन स्तरों (-3, -1, +1, +3) की अनुमति देता है और सटीकता/दक्षता का बेहतर संतुलन प्रदान करता है।
वज़न का बाइनरीकरण
तंत्रिका नेटवर्क के वज़न को बाइनरी मानों में बदलने की प्रक्रिया, जबकि प्रदर्शन बनाए रखने के लिए सक्रियण को उच्च सटीकता पर संरक्षित किया जाता है।
अत्यधिक प्रशिक्षण-पश्चात मात्रांकन
मॉडल का पूर्ण पुनः प्रशिक्षण किए बिना पैरामीटर की सटीकता को 1-2 बिट्स तक कम करने के लिए प्रशिक्षण के बाद लागू की जाने वाली तकनीक।
अत्यधिक मात्रांकन के प्रति सचेत मात्रांकन
प्रदर्शन में गिरावट को कम करने के लिए कैलिब्रेशन प्रक्रिया के दौरान अत्यधिक मात्रांकन के प्रभाव को ध्यान में रखने वाली एक उन्नत विधि।
चरम प्रशिक्षण के साथ मात्रांकन
एक ऐसा दृष्टिकोण जहां मॉडल को विशेष रूप से चरम मात्रांकन बाधाओं के अनुकूल बनाने के लिए फाइन-ट्यून किया जाता है, जिससे अंतिम सटीकता बेहतर ढंग से सुरक्षित रहती है।
बाइनरी न्यूरल नेटवर्क
एक वास्तुकला जहां भार और सक्रियण पूरी तरह से द्विआधारी होते हैं, और अल्ट्रा-अनुकूलित गणनाओं के लिए XNOR और पॉपकाउंट ऑपरेशन का उपयोग किया जाता है।
टर्नरी न्यूरल नेटवर्क
बाइनरी नेटवर्क का एक प्रकार जो तीन अवस्थाओं का उपयोग करता है, जो उच्च संपीड़न और कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए बेहतर अभिव्यक्ति की अनुमति देता है।
चरम असममित मात्रांकन
भार के गैर-केंद्रित वितरण के अनुरूप होने के लिए असममित मान रेंज का उपयोग करने वाली 1-2 बिट मात्रांकन विधि।
चरम सममित मात्रांकन
मात्रांकन का एक दृष्टिकोण जहां मानों की सीमा शून्य पर केंद्रित होती है, जो गणनाओं को सरल बनाता है लेकिन कुछ वितरणों के लिए संभावित रूप से कम प्रभावी हो सकता है।
चरम मात्रांकन द्वारा मॉडल संपीड़न
100x से अधिक संपीड़न दरों को प्राप्त करने के लिए चरम मात्रांकन को अन्य संपीड़न विधियों के साथ जोड़ने वाली एक व्यापक तकनीक।
न्यूनतम परिशुद्धता अनुकूलन
एक स्वीकार्य प्रदर्शन स्तर बनाए रखते हुए मॉडल की प्रत्येक परत के लिए आवश्यक न्यूनतम बिट परिशुद्धता निर्धारित करने का लक्ष्य रखने वाली प्रक्रिया।
चरम मात्रांकन के लिए कैलिब्रेशन
एक महत्वपूर्ण चरण जहां चरम परिशुद्धता में कमी के प्रभाव को कम करने के लिए एक छोटे डेटासेट का उपयोग करके मात्रांकन पैरामीटर को अनुकूलित किया जाता है।
अत्यधिक अनुकूली मात्रांकन
एक तकनीक जो परत या न्यूरॉन के अनुसार सटीकता में कमी के प्रति उनकी संवेदनशीलता के आधार पर मात्रांकन स्तर (1 या 2 बिट्स) को गतिशील रूप से समायोजित करती है।
अत्यधिक मात्रांकन की स्थिरता
एक गुण जो अत्यधिक मात्रांकन के सामने किसी मॉडल की मजबूती को मापता है, जो तैनाती में विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।