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'''latent representation'''  
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[https://towardsdatascience.com/understanding-latent-space-in-machine-learning-de5a7c687d8d  Source : Towards Data Science]
[https://towardsdatascience.com/understanding-latent-space-in-machine-learning-de5a7c687d8d  Source : Towards Data Science]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 11:09

Définition

Un espace latent est une représentation cachée ou interne (c'est-à-dire qu'il ne s'agit pas d'une donnée observable brute) puisqu'il est le résultat du traitement par un algorithme d'apprentissage.

Compléments

Un espace latent peut être une représentation plus compacte ou compressée.

Dans un espace latent les objets qui se ressemblent le plus sont positionnés plus près les uns des autres. La position dans l’espace latent peut être considérée comme étant définie par un ensemble de variables latentes qui émergent des ressemblances entre les objets. Cette ressemblance est évaluée à l'aide d'une métrique propre à chaque type d'espace, par exemple on utilise le cosinus pour mesurer la distance entre deux objets représentés par des vecteurs.

Français

espace latent

représentation latente

représentation cachée


Anglais

latent space

latent feature space

latent representation

Sources

Source : Towards Data Science

Source : Grégory Chatonsky

Source: Wikipedia