« Décomposition parcimonieuse prévisionnelle » : différence entre les versions
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Les décompositions parcimonieuses prévisionnelles 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 | Les décompositions parcimonieuses prévisionnelles 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 une approximation non linéaire, soit par une méthode d’inférence optimale. | ||
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Version du 9 décembre 2020 à 12:21
Définition
Les décompositions parcimonieuses prévisionnelles 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 une approximation non linéaire, soit par une méthode d’inférence optimale.
Français
Décomposition parcimonieuse prévisionnelle
Anglais
predictive sparse decomposition
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
