« Caractéristique creuse » : différence entre les versions


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== Définition ==
Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.
Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.


À comparer à la caractéristique dense.
À comparer à la '''[[caractéristique dense]]'''.
 
 
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== Termes privilégiés ==
=== caractéristique creuse===
 


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==Français==
== Anglais ==
'''caractéristique creuse'''   


=== sparse feature===
==Anglais==
'''sparse feature'''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]


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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 30 août 2024 à 18:57

Définition

Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.

À comparer à la caractéristique dense.

Français

caractéristique creuse

Anglais

sparse feature

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche