« Décomposition parcimonieuse prévisionnelle » : différence entre les versions


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[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 521  ]
[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 521  ]


[https://samirashabanian.wordpress.com/2015/03/25/predictive-sparse-decomposition/  Source :
[https://samirashabanian.wordpress.com/2015/03/25/predictive-sparse-decomposition/  Source :samira shabanian]

Version du 17 janvier 2020 à 11:25

en construction

Définition

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.

Français

Décomposition parcimonieuse prévisionnelle

Anglais

predictive sparse decomposition


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 521

Source :samira shabanian



Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache