Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Espace Latent Stochastique
Epace de représentation de dimension réduite où les variables latentes suivent une distribution de probabilité, permettant la génération de données nouvelles et la modélisation d'incertitudes.
Trick de Réparamétrisation
Technique mathématique qui déplace l'aléatoire hors du graphe computationnel en rééchantillonnant depuis une distribution fixe, permettant la rétropropagation à travers des couches stochastiques.
Fonction de Reconnaissance
Modèle neuronal apprenant à mapper les observations vers les paramètres de la distribution postérieure approximative, réalisant l'amortissement computationnel de l'inférence.
Optimisation Variationnelle
Processus d'ajustement des paramètres de l'encodeur et du décodeur par maximisation de l'ELBO, utilisant des gradients stochastiques estimés via échantillonnage Monte Carlo.
Échantillonnage Importance-Weighted
Extension de l'ELBO utilisant plusieurs échantillons Monte Carlo pour obtenir une borne inférieure plus serrée, améliorant la qualité de l'approximation variationnelle.
Postérieure Factorisée
Hypothèse simplificatrice où la distribution postérieure approximative est décomposée en produit de distributions indépendantes, réduisant le nombre de paramètres à estimer.
Gradient Stochastique Variationnel
Estimateur non-biaisé du gradient de l'ELBO obtenu par échantillonnage Monte Carlo combiné au trick de réparamétrisation, permettant l'optimisation sur grands ensembles de données.
Espérance Log-Vraisemblance
Premier terme de l'ELBO représentant la qualité de reconstruction, calculé comme l'espérance de la log-vraisemblance sous la distribution postérieure approximative.
Amortissement Computationnel
Avantage de l'inférence variationnelle amortie où les coûts d'inférence sont amortis sur l'ensemble du dataset, permettant une inférence rapide pour de nouvelles observations.
Flux Variationnel Normalisé
Extension des auto-encodeurs variationnels utilisant des transformations bijectives pour modéliser des postérieures plus complexes que les gaussiennes factorisées.