« Méthode d'alignement de variétés » : différence entre les versions
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Manifold alignment is a class of machine learning algorithms that produce projections between sets of data, given that the original data sets lie on a common manifold. The concept was first introduced as such by Ham, Lee, and Saul in 2003,[1] adding a manifold constraint to the general problem of correlating sets of high-dimensional vectors.[2] | Manifold alignment is a class of machine learning algorithms that produce projections between sets of data, given that the original data sets lie on a common manifold. The concept was first introduced as such by Ham, Lee, and Saul in 2003,[1] adding a manifold constraint to the general problem of correlating sets of high-dimensional vectors.[2] | ||
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==Sources== | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Manifold_alignment Source : Wikipedia ] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/ | [https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ] | ||
[ | [http://recherche.ign.fr/jr/jr17/resumes/Gagnon_23_03.pdf Source : Gagnon et al.] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:18
Définition
L'alignement de variétés est une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui produisent des projections entre des jeux de données, étant donné que les jeux de données d'origine proviennent d'une variété commune.
Français
méthode d'alignement de variétés
méthode d'alignement de variété
Anglais
manifold alignment
Sources
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
