« Décomposition parcimonieuse prévisionnelle » : différence entre les versions
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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. | Les décompositions parcimonieuse prévisionnelle sont des méthodes d'apprentissage non supervisées qui apprennent d'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. | ||
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Version du 10 mai 2020 à 19:21
Définition
Les décompositions parcimonieuse prévisionnelle sont des méthodes d'apprentissage non supervisées qui apprennent d'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
