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==Définition==
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L'analyse des caractéristiques lentes est un modèle linéaire factoriel qui utilise l'information de signaux temporels pour apprendre des caractéristiques invariantes ( Wiskott et Sejnowski, 2002 )
L'analyse des caractéristiques lentes est un modèle linéaire factoriel qui utilise l'information de signaux temporels pour apprendre des caractéristiques invariantes ( Wiskott et Sejnowski, 2002 ).


==Français==
==Français==
'''Analyse des caractéristiques lentes'''
'''Analyse des caractéristiques lentes'''  
   
   
==Anglais==
==Anglais==
'''Slow feature analysis '''
'''Slow feature analysis '''
==Sources==


'''Slow feature analysis (SFA)''' is an unsupervised learning algorithm for extracting slowly varying features from a quickly varying input signal. It has been successfully applied, e.g., to the self-organization of complex-cell receptive fields, the recognition of whole objects invariant to spatial transformations, the self-organization of place-cells, extraction of driving forces, and to nonlinear blind source separation.
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source:  ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 p.492]


[http://www.scholarpedia.org/article/Slow_feature_analysis Source: http://www.scholarpedia.org/article/Slow_feature_analysis]


 
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[https://www.apprentissageprofond.org/ Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 p.492]

Dernière version du 11 février 2024 à 21:29

Définition

L'analyse des caractéristiques lentes est un modèle linéaire factoriel qui utilise l'information de signaux temporels pour apprendre des caractéristiques invariantes ( Wiskott et Sejnowski, 2002 ).

Français

Analyse des caractéristiques lentes

Anglais

Slow feature analysis

Sources

Source: L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 p.492

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Contributeurs: Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki