« Caractéristique creuse » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « Catégorie:100 » par «  »)
Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Ligne 1 : Ligne 1 :
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
==Définition==
==Définition==
Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.
Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.
Ligne 14 : Ligne 10 :


'''sparse feature'''
'''sparse feature'''


<small>
<small>


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]

Version du 5 mai 2020 à 18:19

Définition

Vecteur de caractéristique dont les valeurs sont la plupart nulles ou vides. Par exemple, un vecteur contenant une seule valeur 1 et un million de valeurs 0 est dit creux. Autre exemple : les mots d'une requête de recherche peuvent aussi être une caractéristique creuse. En effet, il existe de très nombreux mots possibles dans une langue donnée, mais seuls quelques-uns d'entre eux peuvent apparaître dans une requête.

À comparer à la caractéristique dense.

Français

caractéristique creuse

Anglais

sparse feature

Source: Google machine learning glossary