« Vecteur sémantique compact » : différence entre les versions
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Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation vectorielle à une nouvelle représentation où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigne les objets différents). | Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation vectorielle à une nouvelle représentation où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigne les objets différents). | ||
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Source: Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages. | |||
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages. | |||
Source: Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, consulté le 20 mai 2019. | |||
Version du 17 juin 2019 à 22:08
Définition
Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation vectorielle à une nouvelle représentation où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigne les objets différents).
Note: La modélisation vectorielle, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ceux derniers et peut être appliquée à des phrases, des documents, des pragraphes, etc.
Français
représentation vectorielle continue
plongement vectoriel
plongement
Anglais
embedding
Source: Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Source: Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, consulté le 20 mai 2019.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
