« Carte topographique générative » : différence entre les versions
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Il s'agit d'un modèle génératif : les données sont supposées provenir de la sélection probabiliste d'un point dans un espace de faible dimension, de la mise en correspondance de ce point avec l'espace d'entrée de haute dimension observé (via une fonction lisse), puis de l'ajout de bruit dans cet espace. | Il s'agit d'un modèle génératif: les données sont supposées provenir de la sélection probabiliste d'un point dans un espace de faible dimension, de la mise en correspondance de ce point avec l'espace d'entrée de haute dimension observé (via une fonction lisse), puis de l'ajout de bruit dans cet espace. | ||
Les paramètres de la distribution de probabilité à faible dimension, de la carte lisse et du bruit sont tous appris à partir des données d'apprentissage à l'aide de l'algorithme de maximisation des attentes. | Les paramètres de la distribution de probabilité à faible dimension, de la carte lisse et du bruit sont tous appris à partir des données d'apprentissage à l'aide de l'algorithme de maximisation des attentes. | ||
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Dernière version du 30 août 2024 à 17:57
Définition
Méthode d'apprentissage automatique qui est une contrepartie probabiliste de la carte auto-organisée, probablement convergente et qui ne nécessite pas un voisinage rétrécissant ou une taille de pas décroissante.
Il s'agit d'un modèle génératif: les données sont supposées provenir de la sélection probabiliste d'un point dans un espace de faible dimension, de la mise en correspondance de ce point avec l'espace d'entrée de haute dimension observé (via une fonction lisse), puis de l'ajout de bruit dans cet espace.
Les paramètres de la distribution de probabilité à faible dimension, de la carte lisse et du bruit sont tous appris à partir des données d'apprentissage à l'aide de l'algorithme de maximisation des attentes.
Français
carte topographique générative
Anglais
generative topographic map
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki
