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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 '''
'''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.
[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 ]
[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 12:35

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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


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