AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Autoencode Contractif
Variante d'autoencodeur qui minimise une fonction de coût comprenant une pénalité sur la norme du Jacobien pour encourager des représentations robustes aux petites variations d'entrée.
Pénalité de Jacobien
Terme de régularisation ajouté à la fonction de coût qui pénalise les grandes variations de la représentation latente par rapport aux variations infinitésimales de l'entrée.
Robustesse aux Variations
Capacité du modèle à maintenir des représentations stables lorsque les données d'entrée subissent de petites perturbations ou transformations.
Sensibilité Locale
Mesure de la variation de la sortie par rapport à de légères modifications de l'entrée, quantifiée par la norme du Jacobien dans les autoencodes contractifs.
Régularisation par Jacobien
Technique de régularisation utilisant la matrice Jacobienne pour contrôler la sensibilité locale du réseau et améliorer la généralisation.
Manifold Learning Contractif
Approche d'apprentissage de variétés où le modèle apprend à contracter localement l'espace tout en préservant la structure topologique essentielle des données.
Espace de Codage Contractif
Espace latent où les points proches dans l'espace d'origine sont encore plus proches, favorisant une représentation compressée et invariante.
Stabilité des Caractéristiques
Propriété garantissant que les caractéristiques apprises varient peu face aux perturbations d'entrée, essentielle pour des représentations fiables.
Gradient du Décodeur
Dérivée partielle de la sortie du décodeur par rapport à la représentation latente, influencée par la contrainte contractive dans l'entraînement.
Taux de Contraction
Paramètre contrôlant l'intensité de la pénalité de Jacobien, déterminant le degré de contraction appliqué à l'espace latent.
Variations Infinitésimales
Perturbations arbitrairement petites des données d'entrée utilisées pour évaluer la robustesse locale via le calcul du Jacobien.
Invariance Locale
Propriété selon laquelle des entrées très similaires produisent des représentations quasi identiques, obtenue par la contraction de l'espace latent.
Métrique de Fisher
Métrique géométrique sur l'espace des paramètres du modèle, liée à la sensibilité locale et utilisée pour analyser les propriétés contractives.
Fonction de Coût Contractive
Fonction objectif combinant l'erreur de reconstruction et le terme de pénalité du Jacobien pour optimiser simultanément la compression et la robustesse.
Compression Locale
Processus de réduction dimensionnelle qui contracte spécifiquement les voisinages locaux dans l'espace tout en préservant la structure globale.