« Vecteur contextuel compact » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation vectorielle à une nouvelle représentation où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigner les objets différents).  
Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation catégorielle à une nouvelle représentation vectorielle continue (i.e. des nombres réels) où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigner les objets différents).  


Note: la modélisation vectorielle, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ces derniers et peut être appliquée à des phrases, des documents, des paragraphes, etc.
Note: la modélisation vectorielle, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ces derniers et peut être appliquée à des phrases, des documents, des paragraphes, etc.

Version du 8 novembre 2022 à 15:36

Définition

Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation catégorielle à une nouvelle représentation vectorielle continue (i.e. des nombres réels) où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigner les objets différents).

Note: la modélisation vectorielle, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ces derniers et peut être appliquée à des phrases, des documents, des paragraphes, etc.

Français

représentation vectorielle continue

plongement vectoriel

plongement

Anglais

embedding


Source: Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source: Google, Glossaire du machine learning.