« Analyse en composantes indépendantes » : différence entre les versions

Dernière version du 11 février 2024 à 21:11

Définition

L'analyse en composantes indépendantes est une méthode d'analyse des données qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Il s'agit d'une approche de modélisation factorielle linéaire qui cherche à séparer un signal observé en de nombreux signaux sous-jacents, mis à l'échelle et additionnés pour définir les données observées. Ces signaux sont censés être totalement indépendants plutôt que simplement décorrélés les uns des autres.

Français

Analyse en composantes indépendantes

ACI

Anglais

Independant component analysis

ICA

Sources

Source: L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 489

Source: Wikipedia, Analyse en composantes indépendantes.

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 <!--  Elle est notoirement et historiquement connue en tant que « méthode de séparation aveugle de source » mais a par la suite été appliquée à divers problèmes.  L'analyse en composantes indépendantes fait partie des algorithmes d'apprentissage les plus anciens.  -->
 ==Français==
-'''Analyse en composantes indépendantes '''  <small> féminin </small>
+'''Analyse en composantes indépendantes '''
-'''Méthode de séparation aveugle de source'''<small> féminin </small>
 '''ACI'''
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 '''ICA'''
+==Sources==
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 [https://www.apprentissageprofond.org/ Source:  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 page 489]
 [https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_en_composantes_ind%C3%A9pendantes Source: Wikipedia, ''Analyse en composantes indépendantes''.]
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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