एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
टाइमगैन
एक विशिष्ट रूप से डिज़ाइन किया गया GAN आर्किटेक्चर जो यथार्थवादी समय श्रृंखलाएं उत्पन्न करने के लिए बनाया गया है, जो अनुक्रमिक डेटा की समय-निर्भरताओं और जटिल बहुआयामी वितरणों को कैप्चर करता है।
टेम्पोरल वेरिएशनल ऑटोएनकोडर
एक जनरेटिव मॉडल जो समय श्रृंखलाओं का एक निरंतर लेटेंट रिप्रेजेंटेशन सीखता है और इस लेटेंट स्पेस से सैंपलिंग करके नई श्रृंखलाएं उत्पन्न कर सकता है, साथ ही समय संरचना को बनाए रखता है।
टेम्पोरल जिटरिंग
एक ऑगमेंटेशन तकनीक जो समय बिंदुओं में गाऊसीय शोर जोड़ती है ताकि माप विविधताओं का अनुकरण किया जा सके और मॉडल को समय अनिश्चितताओं के प्रति मजबूत बनाया जा सके।
टाइम वार्पिंग
एक समय विकृति विधि जो समय श्रृंखला के विकास की गति को थोड़ा संशोधित करती है ताकि विविधताएं बनाई जा सकें, जबकि मूल पैटर्न और समग्र विशेषताओं को संरक्षित रखा जाए।
टेम्पोरल SMOTE
समय श्रृंखलाओं के लिए SMOTE एल्गोरिथ्म का एक अनुकूलन जो आसन्न समय बिंदुओं के बीच इंटरपोलेट करके सिंथेटिक सैंपल उत्पन्न करता है, साथ ही समय निरंतरता और अनुक्रमिक बाधाओं का पालन करता है।
टेम्पोरल डिफ्यूजन
एक जनरेटिव दृष्टिकोण जो समय श्रृंखलाओं में धीरे-धीरे शोर लागू करता है और फिर इस प्रक्रिया को उलटना सीखता है ताकि संगत समय विशेषताओं के साथ नई यथार्थवादी श्रृंखलाएं उत्पन्न की जा सकें।
विंडो स्लाइसिंग
एक ऑगमेंटेशन विधि जो मूल श्रृंखलाओं से विभिन्न आकार और स्थानों की उप-खिड़कियां निकालती है ताकि प्रशिक्षण डेटा की विविधता बढ़ाई जा सके, साथ ही स्थानीय पैटर्न को संरक्षित रखा जाए।
टेम्पोरल मिक्सअप
एक रेगुलराइजेशन रणनीति जो दो समय श्रृंखलाओं को एक यादृच्छिक मिश्रण गुणांक के साथ रैखिक रूप से जोड़ती है ताकि नए सिंथेटिक सैंपल बनाए जा सकें, साथ ही अनुक्रमों की समय संगतता बनाई रखी जाए।
सिंथेटिक वेवलेट्स
तकनीक जनरेशन जो नई टाइम सीरीज बनाने के लिए वेवलेट डिकम्पोजिशन का उपयोग करती है, विभिन्न वेवलेट गुणांकों को एडजस्टेबल पैरामीटर्स के साथ पुनर्संयोजित करके फ्रीक्वेंसी और टाइम चरित्र को नियंत्रित करती है।
रिकरेंट GAN
GAN आर्किटेक्चर जो जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर में रिकरेंट नेटवर्क (LSTM/GRU) को एकीकृत करती है ताकि उत्पन्न टाइम सीरीज में लॉन्ग-टर्म डिपेंडेंसी और सीक्वेंशियल पैटर्न्स को प्रभावी ढंग से कैप्चर किया जा सके।
स्प्लाइन इंटरपोलेशन
ऑगमेंटेशन की विधि जो अस्तित्व में मौजूद टाइम पॉइंट्स के बीच इंटरपोलेट करने के लिए स्प्लाइन फंक्शंस का उपयोग करती है, इस प्रकार निरंतर ग्रेडिएंट्स के साथ चिकनी और यथार्थवादी सीरीज बनाती है जो टाइम डायनामिक्स को संरक्षित रखती है।
टेम्पोरल कोपुला
सांख्यिकीय दृष्टिकोण जो विभिन्न टाइम पॉइंट्स के बीच डिपेंडेंसी स्ट्रक्चर को मॉडल करता है, टाइम कोरेलेशन और मार्जिनल डिस्ट्रीब्यूशन को संरक्षित रखते हुए सिंथेटिक सीरीज उत्पन्न करने के लिए।
टाइम स्केलिंग
ऑगमेंटेशन तकनीक जो टाइम सीरीज के मानों को एक रैंडम फैक्टर से गुणा करती है ताकि विभिन्न एम्प्लिट्यूड्स का सिमुलेशन किया जा सके, जबकि मूल आकार और टाइम पैटर्न्स को बनाए रखा जाता है।
टाइम क्रॉपिंग
विधि जो नई, छोटी सीक्वेंस बनाने के लिए टाइम सीरीज के निरंतर सेगमेंट्स को यादृच्छिक रूप से चुनती है, इस प्रकार महत्वपूर्ण लोकल पैटर्न को संरक्षित रखते हुए डेटा की विविधता बढ़ाती है।
ट्रांसफॉर्मर आधारित GAN
जेनरेटिव आर्किटेक्चर जो सिंथेटिक जेनरेशन के दौरान मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज में लॉन्ग-रेंज डिपेंडेंसी और जटिल रिश्तों को कैप्चर करने के लिए ट्रांसफॉर्मर अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करती है।
डीनॉइजिंग द्वारा ऑगमेंटेशन
रणनीति जो टाइम सीरीज में नियंत्रित नॉइज जोड़ती है और फिर मूल डेटा को पुनर्निर्माण करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करती है, इस प्रकार प्रारंभिक सीक्वेंस के मजबूत और थोड़े भिन्न संस्करण उत्पन्न करती है।
यादृच्छिक चाल संश्लेषण
एक जनरेटिव विधि जो मौजूदा डेटा पर कैलिब्रेटेड पैरामीटर के साथ यादृच्छिक चाल प्रक्रियाओं का उपयोग करके मूल सांख्यिकीय गुणों को संरक्षित करते हुए सिंथेटिक टाइम सीरीज़ बनाने के लिए उपयोग की जाती है।
समय-सशर्त GAN
GAN का एक वेरिएंट जो मेटाडेटा या विशिष्ट प्रारंभिक स्थितियों द्वारा सशर्तित टाइम सीरीज़ उत्पन्न करता है, जिससे उत्पन्न अनुक्रमों की विशेषताओं पर सटीक नियंत्रण की अनुमति मिलती है।
भविष्यवाणी ऑटोएन्कोडिंग
एक मॉडल जो भविष्य के टाइम पॉइंट्स की भविष्यवाणी करना सीखता है, जबकि पिछले अनुक्रमों को संपीड़ित करता है, जिससे मौजूदा टाइम सीरीज़ की सुसंगत निरंतरता की जनरेशन की अनुमति मिलती है।