Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Autoencodeur
Réseau de neurones non supervisé composé d'un encodeur et d'un décodeur apprenant à compresser et reconstruire efficacement les données d'entrée.
Encodeur
Partie de l'autoencodeur responsable de la compression des données d'entrée en une représentation de dimension réduite dans l'espace latent.
Décodeur
Composant de l'autoencodeur qui reconstruit les données originales à partir de leur représentation compressée dans l'espace latent.
Espace latent
Représentation de faible dimension où les données compressées par l'encodeur sont stockées, capturant les caractéristiques essentielles des données d'entrée.
Bottleneck
Couche intermédiaire de dimension minimale dans un autoencodeur qui force la compression des informations et prévient la copie directe.
Autoencodeur variationnel
Type d'autoencodeur génératif qui apprend une distribution probabiliste dans l'espace latent plutôt qu'une représentation déterministe.
Autoencodeur débruiteur
Variante d'autoencodeur entraînée à reconstruire des données propres à partir d'entrées corrompues par du bruit aléatoire.
Autoencodeur convolutif
Autoencodeur utilisant des couches de convolution particulièrement efficace pour le traitement d'images et de données spatiales.
Autoencodeur épars
Autoencodeur incluant une contrainte de parcimonie pour forcer l'activation de seulement quelques neurones dans la couche cachée.
Autoencodeur contractif
Autoencodeur ajoutant une pénalité sur la sensibilité de la représentation aux petites variations de l'entrée pour améliorer la robustesse.
Perte de reconstruction
Fonction de coût mesurant la différence entre les données d'entrée originales et leur reconstruction par l'autoencodeur.
Autoencodeur profond
Architecture d'autoencodeur avec plusieurs couches cachées permettant d'apprendre des hiérarchies de caractéristiques complexes.
Autoencodeur à mémoire
Autoencodeur intégrant un mécanisme de mémoire externe pour stocker et récupérer des prototypes de représentations apprises.
Autoencodeur adversaire
Combinaison d'un autoencodeur avec un réseau discriminateur pour forcer l'espace latent à suivre une distribution spécifique.
Écart de reconstruction
Métrique quantitative mesurant la capacité d'un autoencodeur à reconstruire fidèlement les données d'entrée originales.
Surapprentissage autoencodeur
Phénomène où l'autoencodeur mémorise les données d'entraînement au lieu d'apprendre des représentations généralisables.
Autoencodeur récursif
Autoencodeur traitant des structures hiérarchiques comme les arbres syntaxiques en appliquant récursivement l'encodage.
Autoencodeur hybride
Architecture combinant plusieurs types d'autoencodeurs ou intégrant d'autres modèles de deep learning pour améliorer les performances.
Désentrelacement de facteurs
Objectif avancé des autoencodeurs visant à séparer les facteurs de variation indépendants dans l'espace latent.
Autoencodeur transformer
Autoencodeur basé sur l'architecture transformer utilisant des mécanismes d'attention pour traiter des données séquentielles.