« Apprentissage de représentations en poupées russes » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| (3 versions intermédiaires par 2 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 2 : | Ligne 2 : | ||
Méthode d''''[[entraînement]]''' des '''[[Réseau neuronal|réseaux neuronaux]]''' pour produire des représentations multi-échelles au sein d'un seul '''[[modèle]]''' exploitant la métaphore des poupées russes nommées ''matriochkas'' (qui sont imbriquées les unes dans les autres). | Méthode d''''[[entraînement]]''' des '''[[Réseau neuronal|réseaux neuronaux]]''' pour produire des représentations multi-échelles au sein d'un seul '''[[modèle]]''' exploitant la métaphore des poupées russes nommées ''matriochkas'' (qui sont imbriquées les unes dans les autres). | ||
Voir aussi: [[Modèle multimodal en poupées russes]] | |||
== Complément == | == Complément == | ||
Elle est particulièrement efficace pour des tâches telles que la '''[[recherche sémantique]]''', la recherche d' | Elle est particulièrement efficace pour des tâches telles que la '''[[recherche sémantique]]''', la [[Recherche d'information|recherche d'informations]], le traitement multilingue et toute application nécessitant des représentations nuancées des '''[[données]]''' à niveaux différents d'abstraction. | ||
Lors de l'entraînement du modèle avec cette méthode, plusieurs '''[[Fonction d'erreur|fonctions d'erreur]]''' sont optimisées; les premières dimensions contenant des détails de haut niveau, tandis que les dimensions suivantes se concentrent sur des informations plus granulaires. Cela permet à un seul '''[[ | Lors de l'entraînement du modèle avec cette méthode, plusieurs '''[[Fonction d'erreur|fonctions d'erreur]]''' sont optimisées; les premières dimensions contenant des détails de haut niveau, tandis que les dimensions suivantes se concentrent sur des informations plus granulaires. Cela permet à un seul '''[[vecteur sémantique compact]]''' de s'adapter aux contraintes informatiques des tâches en aval, sans imposer de coût supplémentaire lors de l''''[[inférence]]''' et du déploiement. | ||
Voir aussi '''[[apprentissage de représentations]]''' et '''[[modèle multimodal en poupées russes]]'''. | Voir aussi '''[[apprentissage de représentations]]''' et '''[[modèle multimodal en poupées russes]]'''. | ||
Dernière version du 24 février 2026 à 15:24
Définition
Méthode d'entraînement des réseaux neuronaux pour produire des représentations multi-échelles au sein d'un seul modèle exploitant la métaphore des poupées russes nommées matriochkas (qui sont imbriquées les unes dans les autres).
Voir aussi: Modèle multimodal en poupées russes
Complément
Elle est particulièrement efficace pour des tâches telles que la recherche sémantique, la recherche d'informations, le traitement multilingue et toute application nécessitant des représentations nuancées des données à niveaux différents d'abstraction.
Lors de l'entraînement du modèle avec cette méthode, plusieurs fonctions d'erreur sont optimisées; les premières dimensions contenant des détails de haut niveau, tandis que les dimensions suivantes se concentrent sur des informations plus granulaires. Cela permet à un seul vecteur sémantique compact de s'adapter aux contraintes informatiques des tâches en aval, sans imposer de coût supplémentaire lors de l'inférence et du déploiement.
Voir aussi apprentissage de représentations et modèle multimodal en poupées russes.
Français
apprentissage de représentations en poupées russes
apprentissage des représentations en matriochhkas
Anglais
Matryoshka Representation Learning
MRL
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Patrick Drouin
