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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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catégories
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Tree-Structured Attention

Mécanisme d'attention qui opère sur des représentations organisées en structure arborescente, permettant de modéliser explicitement les relations syntaxiques ou sémantiques hiérarchiques dans les données.

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Hierarchical Contextual Attention

Mécanisme d'attention qui intègre le contexte à plusieurs niveaux hiérarchiques, permettant à chaque unité de recevoir des informations contextuelles locales et globales de manière structurée.

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Hierarchical Multi-Head Attention

Extension du multi-head attention où chaque tête peut se spécialiser sur différents niveaux hiérarchiques de la structure d'entrée, capturant des dépendances à différentes échelles.

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Hierarchical Co-Attention

Mécanisme d'attention mutuelle appliqué entre deux modalités hiérarchiques, où l'attention est calculée à chaque niveau de la hiérarchie pour modéliser des interactions complexes.

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Adaptive Hierarchical Attention

Système d'attention hiérarchique où la profondeur et la structure de la hiérarchie sont adaptées dynamiquement en fonction des caractéristiques des données d'entrée.

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Hierarchical Sparse Attention

Variante d'attention hiérarchique utilisant des schémas de parcimonie pour réduire la complexité computationnelle, en ne calculant l'attention que sur les paires les plus pertinentes à chaque niveau hiérarchique.

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Recurrent Hierarchical Attention

Architecture combinant des mécanismes récurrents avec l'attention hiérarchique, où les états cachés à chaque niveau sont mis à jour séquentiellement tout en maintenant une structure hiérarchique.

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Hierarchical Attention with Memory

Système d'attention hiérarchique intégrant des mémoires externes à différents niveaux, permettant de stocker et récupérer des informations pertinentes à chaque échelle de la hiérarchie.

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Dynamic Hierarchical Attention

Mécanisme où la structure hiérarchique de l'attention est modifiée dynamiquement pendant l'inférence en fonction des besoins du traitement, optimisant l'utilisation des ressources computationnelles.

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