Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Quantification à Niveaux Variables
Approche utilisant un nombre variable de bits pour représenter différentes parties du modèle selon leur importance ou leur distribution.
Quantification par Quantiles
Technique divisant la distribution des poids en intervalles contenant un nombre égal de valeurs pour une représentation équilibrée.
Quantification par Clustering K-means
Méthode utilisant l'algorithme K-means pour identifier les centres de clusters optimaux comme niveaux de quantification.
Quantification Non-Uniforme avec Biais
Approche introduisant un biais contrôlé dans les intervalles pour privilégier certaines régions de la distribution des poids.
Quantification Logarithmique
Technique utilisant une échelle logarithmique pour les intervalles, particulièrement efficace pour les distributions à longue traîne.
Quantification par Distribution de Probabilité
Méthode adaptant les intervalles de quantification selon la densité de probabilité des poids dans chaque région.
Quantification Hybride
Combination de techniques uniformes et non-uniformes appliquées à différentes couches ou parties du modèle neuronal.
Quantification à Pas Variable
Approche où la taille du pas de quantification varie selon la densité locale des poids pour minimiser l'erreur de reconstruction.
Quantification par Entropie Minimale
Optimisation des niveaux de quantification pour minimiser l'entropie de l'erreur de quantification globale.
Quantification par Optimisation KL
Méthode minimisant la divergence de Kullback-Leibler entre la distribution originale et quantifiée des poids.
Quantification Non-Uniforme Post-Entraînement
Application de techniques de quantification non-uniforme sur un modèle déjà entraîné sans ré-entraînement supplémentaire.
Quantification Consciente de la Distribution
Approche qui analyse et adapte la quantification en fonction de la forme spécifique de la distribution des poids du modèle.
Quantification par Histogramme Adaptatif
Technique utilisant un histogramme adaptatif pour déterminer les intervalles de quantification optimaux selon la densité locale.
Quantification par Rétropropagation
Méthode optimisant les niveaux de quantification pendant l'entraînement via la rétropropagation du gradient.
Quantification par Quantification Vectorielle
Technique regroupant les poids en vecteurs et appliquant une quantification non-uniforme au niveau vectoriel plutôt que scalaire.