Glossario IA
Il dizionario completo dell'Intelligenza Artificiale
Réduction de Dimensionnalité Non Linéaire
Application principale des autoencodeurs, qui consiste à projeter des données complexes et non linéaires dans un espace de plus faible dimension tout en préservant leur structure essentielle, au-delà des capacités des méthodes linéaires comme l'ACP.
Échantillonnage de l'Espace Latent
Dans les VAE, processus de tirage d'un point aléatoire dans l'espace latent selon la distribution apprise, puis de passage de ce point par le décodeur pour générer une nouvelle donnée synthétique.
Ré-entraînement par Réglage Fin (Fine-tuning)
Phase d'entraînement finale où un modèle pré-entraîné (comme un autoencodeur empilé) est ajusté sur une tâche spécifique, souvent avec un taux d'apprentissage plus faible pour affiner les poids sans détruire les connaissances acquises.
Perte de Régularisation
Terme ajouté à la fonction de perte d'un autoencodeur (par exemple pour la parcimonie ou dans les VAE) pour contraindre le modèle et éviter le surapprentissage, en pénalisant certaines propriétés de la représentation apprise.
Trappe de Re-paramétrisation (Reparameterization Trick)
Technique utilisée dans les VAE pour permettre la rétropropagation du gradient à travers une couche d'échantillonnage stochastique, en exprimant l'échantillon aléatoire comme une fonction déterministe d'une variable aléatoire fixe.