« Décomposition parcimonieuse prévisionnelle » : différence entre les versions
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[https://apprentissageprofond.org Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 521 ] | [https://apprentissageprofond.org Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 521 ] | ||
[https://samirashabanian.wordpress.com/2015/03/25/predictive-sparse-decomposition/ Source : | [https://samirashabanian.wordpress.com/2015/03/25/predictive-sparse-decomposition/ Source :samira shabanian] | ||
Version du 17 janvier 2020 à 10:25
en construction
Définition
Les décompositions parcimonieuse prévisionnelle sont des méthodes d'apprentissage non supervisées qui apprennent une représentation parcimonieuse (clairsemée) des données. Ce modèle est similaire aux modèles de codage parcimonieux avec une représentation qui peut être prédite soit par un approximateur non linéaire, soit par une méthode d'inférence optimale.
Français
Décomposition parcimonieuse prévisionnelle
Anglais
predictive sparse decomposition
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
