Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Factorisation de Matrices Hiérarchique
Technique de décomposition matricielle qui capture des structures de données à plusieurs niveaux d'abstraction, en organisant les facteurs selon une hiérarchie pour modéliser des relations complexes.
Décomposition en Valeurs Singulières Hiérarchique (HSVD)
Extension de la SVD traditionnelle qui opère sur des structures de données hiérarchiques, produisant des vecteurs singuliers organisés en arbre pour représenter les dépendances multi-échelles.
Factorisation en Matrices Non-Négatives Hiérarchique (HNMF)
Variante de la NMF qui impose une contrainte de non-négativité tout en découvrant une structure hiérarchique dans les facteurs, souvent utilisée pour l'analyse de topics avec des relations de sous-thèmes.
Arbre de Facteurs
Structure de données arborescente où chaque nœud représente un facteur latent, et les relations parent-enfant codent des dépendances hiérarchiques entre les concepts sous-jacents des données.
Matrice de Noyau Hiérarchique
Matrice de similarité construite en intégrant des relations hiérarchiques entre les instances, où la similarité est calculée en tenant compte des chemins dans la hiérarchie.
Apprentissage de Représentations Multi-Échelles
Processus d'apprentissage simultané de vecteurs latents à différentes granularités, du plus général au plus spécifique, pour capturer l'information à plusieurs niveaux de détail.
Régularisation Hiérarchique
Terme de pénalité ajouté à la fonction de perte pour encourager les facteurs à suivre une structure hiérarchique prédéfinie ou apprise, favorisant la cohérence entre les niveaux.
Factorisation de Tenseurs Hiérarchique
Généralisation de la factorisation de matrices aux tenseurs (tableaux multi-dimensionnels) qui respecte et révèle les structures hiérarchiques inhérentes aux données multi-axes.
Clustering Hiérarchique Matriciel
Méthode qui combine la factorisation de matrices avec le clustering hiérarchique, où les facteurs latents sont utilisés pour définir les clusters à chaque niveau de la hiérarchie.
Modèle de Mélange Hiérarchique
Type de modèle de mélange où les composants du mélange sont eux-mêmes organisés de manière hiérarchique, permettant une modélisation plus fine des sous-populations au sein de groupes plus larges.
Profondeur de Factorisation
Paramètre définissant le nombre de niveaux dans la hiérarchie des facteurs, contrôlant la granularité de la représentation et la capacité du modèle à capturer des structures imbriquées.
Propagation de Facteurs
Mécanisme par lequel l'information ou les contraintes sont transmises le long de la hiérarchie des facteurs, typiquement des nœuds parents vers les nœuds enfants pour assurer la cohérence.
Matrice d'Incidence Hiérarchique
Matrice binaire qui encode les relations d'appartenance entre les éléments et les différents niveaux de la hiérarchie, utilisée pour lier les facteurs entre les couches.
Factorisation en Composantes Hiérarchiques (HCF)
Méthode qui décompose une matrice en un ensemble de composantes (facteurs) organisées hiérarchiquement, où chaque composante capture une partie de la variance à un niveau d'abstraction spécifique.
Modèle Bayésien Hiérarchique pour la Factorisation
Cadre probabiliste qui utilise des a priori hiérarchiques sur les facteurs latents, permettant d'inférer à la fois les facteurs et la structure hiérarchique sous-jacente de manière rigoureuse.
Agrégation de Facteurs par Niveau
Opération qui combine les facteurs d'un niveau donné de la hiérarchie pour produire une représentation consolidée, souvent par une somme pondérée ou une moyenne.
Descente de Gradient Hiérarchique
Algorithme d'optimisation qui met à jour les paramètres du modèle en respectant la structure hiérarchique, propageant les gradients du sommet vers la base de l'arbre des facteurs.