एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
समूहीकरण आधारित मात्रांकन
एक मॉडल संपीड़न तकनीक जो समान वजनों (weights) को क्लस्टर में समूहित करके मेमोरी को कम करती है, जबकि प्रदर्शन को बनाए रखती है। यह दृष्टिकोण प्रतिनिधि सेंट्रोइड्स की सीमित संख्या का उपयोग करके वजनों का एक कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व सक्षम बनाता है।
K-मीन्स मात्रांकन
एक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जो तंत्रिका मॉडलों के वजनों के मात्रांकन के लिए लागू किया जाता है, जिसमें वजन स्थान को K क्लस्टरों में विभाजित किया जाता है। वजनों को उनके संबंधित क्लस्टरों के सेंट्रोइड्स द्वारा दर्शाया जाता है, जिससे आवश्यक सटीकता कम हो जाती है।
कोडबुक
संदर्भ वेक्टर या सेंट्रोइड्स का एक सेट जिसका उपयोग एक संपीड़ित मॉडल में मात्रांकित वजनों को दर्शाने के लिए किया जाता है। कोडबुक मूल वजनों को कम सटीकता वाले प्रतिनिधित्व में मैप करने की अनुमति देता है, जबकि पुनर्निर्माण त्रुटि को कम करता है।
मात्रांकन सेंट्रोइड्स
मात्रांकन स्थान में प्रत्येक क्लस्टर के केंद्र में स्थित प्रतिनिधि बिंदु, जो मूल वजनों के विकल्प के रूप में कार्य करते हैं। ये सेंट्रोइड्स मॉडल की समग्र मात्रांकन त्रुटि को कम करने के लिए अनुकूलित किए जाते हैं।
गुणन मात्रांकन
एक उन्नत तकनीक जो वेक्टर स्थान को उप-स्थानों में विघटित करती है और कोड को जोड़ने से पहले प्रत्येक को अलग से मात्रांकित करती है। यह विधि उच्च-आयामी मॉडलों के लिए न्यूनतम सूचना हानि के साथ अत्यधिक संपीड़न की अनुमति देती है।
अनुकूलित गुणन मात्रांकन
गुणन मात्रांकन का एक प्रकार जो वजनों के वितरण को अनुकूलित करने के लिए उप-स्थानों में विघटन से पहले एक रैखिक परिवर्तन लागू करता है। यह पूर्व-परिवर्तन अंतिम मात्रांकन की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
योगात्मक मात्रांकन
एक दृष्टिकोण जिसमें वेक्टरों को विभिन्न कोडबुक से प्राप्त कई मात्रांकित कोड के योग द्वारा अनुमानित किया जाता है। यह विधि एकल कोडबुक दृष्टिकोषों की तुलना में बेहतर प्रतिनिधित्व लचीलापन प्रदान करती है।
अवशिष्ट मात्रांकन
एक पुनरावृत्त तकनीक जो पिछले मात्रांकन चरणों द्वारा कैप्चर न किए गए अवशिष्टों को क्रमिक रूप से मात्रांकित करती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति मॉडल की शेष त्रुटियों को कैप्चर करके अनुमान को परिष्कृत करती है।
पदानुक्रमित क्लस्टरिंग क्वांटाइज़ेशन
एक विधि जो प्रभावी बहु-स्तरीय क्वांटाइज़ेशन के लिए वजनों को क्लस्टर्स की एक पेड़ की संरचना में व्यवस्थित करती है। यह पदानुक्रम सटीकता और भंडारण जटिलता के बीच एक समायोज्य समझौता की अनुमति देता है।
उप-स्थान क्वांटाइज़ेशन
एक तकनीक जो प्रत्येक आयाम को स्वतंत्र रूप से क्वांटाइज़ करने के लिए वजन स्थान को ऑर्थोगोनल उप-स्थानों में विभाजित करती है। यह दृष्टिकोण मॉडल की आवश्यक विशेषताओं को संरक्षित करते हुए कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करता है।
क्वांटाइज़ेशन में महालनोबिस दूरी
अधिक सूचनाप्रद क्लस्टरिंग के लिए वजनों के बीच सहप्रसरण पर विचार करने वाली एक अनुकूली दूरी मेट्रिक। यह दृष्टिकोण मॉडल की संरचनात्मक सहसंबंधों पर विचार करके बनाए गए समूहों की गुणवत्ता में सुधार करता है।
कोडबुक लर्निंग
क्वांटाइज़ किए गए मॉडल की समग्र पुनर्निर्माण त्रुटि को कम करने के लिए सेंट्रोइड्स को अनुकूलित करने की प्रक्रिया। यह महत्वपूर्ण चरण संपीड़न और मॉडल के प्रदर्शन की अंतिम गुणवत्ता निर्धारित करता है।
कोर्स क्वांटाइज़र
क्वांटाइज़ेशन का पहला स्तर जो वजनों को व्यापक क्लस्टर्स में स्थूल रूप से समूहित करता है। यह तेज़ चरण बारीक क्वांटाइज़ेशन चरणों के लिए खोज स्थान को कम करता है।
फाइन क्वांटाइज़र
वजनों का सटीक सन्निकटन करने के लिए प्रतिबंधित उप-स्थानों पर काम करने वाला विस्तृत क्वांटाइज़ेशन स्तर। यह चरण कोर्स क्वांटाइज़र द्वारा किए गए प्रारंभिक समूहन के बाद प्रतिनिधित्व को परिष्कृत करता है।
क्वांटाइज़ेशन के साथ IVF
संपीड़ित मॉडल में प्रभावी खोज के लिए इनवर्टेड फाइल इंडेक्स को क्वांटाइज़ेशन तकनीकों के साथ जोड़ना। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण इंडेक्सिंग और वजनों के कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व दोनों को अनुकूलित करता है।
PQ-कोड्स
प्रत्येक वजन वेक्टर के लिए प्रोडक्ट क्वांटाइज़ेशन के परिणामस्वरूप प्राप्त होने वाली कॉम्पैक्ट बाइनरी निरूपण। ये कोड आवश्यक जानकारी को संरक्षित रखते हुए त्वरित तुलना और प्रभावी भंडारण की अनुमति देते हैं।
लैटिस क्वांटाइज़ेशन
नियमित ज्यामितीय संरचनाओं (जालकों) का उपयोग करने वाली एक विधि जो वज़न स्थान को समान रूप से विभाजित करती है। यह दृष्टिकोण क्वांटाइज़ेशन त्रुटि के लिए इष्टतम सैद्धांतिक गुण सुनिश्चित करता है।