Analyse des caractéristiques lentes


Révision datée du 18 janvier 2020 à 12:35 par Gdpelletier (discussion | contributions) (ajout anglais)

en construction

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