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'''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. | |||
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[https://www.apprentissageprofond.org/ | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 p.492] |
Version du 18 janvier 2020 à 11:35
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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
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.
Source: http://www.scholarpedia.org/article/Slow_feature_analysis
Contributeurs: Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki