উদ্ভাবনী কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্কগুলি AI-তে ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা বর্ধিত করে
Brief news summary
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি, তবে তাদের অভ্যন্তরীণ কার্যাবলী ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে। তবে, গবেষকরা কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্ক (KANs) নামে একটি নতুন স্থাপত্য তৈরি করেছেন যা ঐতিহ্যবাহী নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির তুলনায় আরও ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নির্ভুল। KANs নিউরনের মধ্যে সংযোগগুলির সম্পূর্ণ প্রকৃতি শিখে, কম পরামিতিসহ ডেটা উপস্থাপনে আরও নমনীয়তা প্রদান করে। পরীক্ষায়, KANs আংশিক পার্থক্য সমীকরণ সমাধান এবং টপোলজিক্যাল নট-এর বৈশিষ্ট্যগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার মতো কাজগুলিতে ঐতিহ্যবাহী নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে KANs বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য একটি মূল্যবান সরঞ্জাম হতে পারে, জটিল ডেটাসেটের স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা প্রদান এবং অনুমানগুলি তৈরি করতে পারে। অন্যান্য গবেষকরা ইতিমধ্যেই ইমেজ স্বীকৃতি এবং ভাষা মডেলের জন্য বিভিন্ন স্থাপত্যের সাথে KANs কে একত্রিত করা শুরু করেছেন।কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহৃত শক্তিশালী অ্যালগরিদম। তাদের জটিল কাঠামোর কারণে তাদের ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে। তবে, গবেষকরা একটি নতুন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছেন যা ছোট হলেও আরও ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নির্ভুল। এই নেটওয়ার্কগুলি, কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্কস (KANs) নামে পরিচিত, নিউরনের মধ্যে সংযোগের শক্তি নয় বরং সংযোগগুলির সম্পূর্ণ প্রকৃতি শিখে। এটি আরও বেশি নমনীয়তা এবং কম শেখা পরামিতি প্রদান করে। গবেষকরা কিছু বৈজ্ঞানিক কাজের উপর KANs পরীক্ষা করেছেন এবং দেখেছেন যে তারা ঐতিহ্যবাহী নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। তারা আরও আবিষ্কার করেছেন যে তারা KANs-এর কার্যাবলী সরলীকরণের জন্য তাদের দৃশ্যমান ম্যাপ এবং পরিবর্তন করতে পারে। অনেক গবেষক বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন কম্পিউটার ভিশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে KANs-এর সম্ভাবনা নিয়ে উত্তেজিত।
Watch video about
উদ্ভাবনী কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্কগুলি AI-তে ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা বর্ধিত করে
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
