« Caractéristique creuse » : différence entre les versions

Dernière version du 16 mars 2024 à 22:31

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

Sources

Source : Google machine learning glossary

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+==Définition==
-== Domaine ==
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Google]]Google<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-<br />
-== 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.
+À comparer à la '''[[caractéristique dense]]'''.
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-== Termes privilégiés ==
-=== caractéristique creuse===
+==Français==
+'''caractéristique creuse'''
-<br />
+==Anglais==
-== Anglais ==
+'''sparse feature'''
-===  sparse feature===
+==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]
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+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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