AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Réduction de dimensionnalité non-linéaire
Ensemble de techniques transformant des données de haute dimension vers un espace de plus faible dimension tout en préservant les structures non-linéaires intrinsèques des données.
Analyse en composantes principales profonde
Extension de l'ACP classique utilisant des réseaux de neurones profonds pour capturer des relations non-linéaires complexes lors de la réduction dimensionnelle.
t-SNE profond
Variante du t-SNE intégrant un réseau neuronal profond pour apprendre simultanément un mapping non-linéaire et une visualisation en basse dimension des données.
UMAP profond
Combinaison d'UMAP avec réseaux de neurones profonds permettant d'apprendre des représentations non-linéaires tout en préservant la structure topologique globale des données.
Apprentissage de variétés profond
Approche utilisant des réseaux profonds pour découvrir et paramétrer la structure de variété sous-jacente des données haute dimension.
Embedding profond
Représentation vectorielle dense de faible dimension apprise par des réseaux profonds, capturant les relations sémantiques et structurelles complexes des données.
Auto-encodeur à mémoire
Architecture augmentée d'un mécanisme de mémoire permettant de stocker et récupérer des prototypes pour améliorer la reconstruction et la généralisation.
Réduction par diffusion profonde
Méthode combinant diffusion maps et réseaux profonds pour capturer la géométrie intrinsèque des données à travers des échelles multiples.
Auto-encodeur graphique
Extension des auto-encodeurs aux données structurées en graphes, apprenant des embeddings qui préservent la topologie et les attributs du graphe.
Réduction dimensionnelle adversariale
Approche utilisant des réseaux génératifs adversariaux pour apprendre des représentations latentes qui maximisent la discrimination entre classes.
Auto-encodeur attentionné
Incorporation de mécanismes d'attention dans les auto-encodeurs pour pondérer dynamiquement l'importance des différentes caractéristiques lors de la compression.
Projection aléatoire profonde
Extension des méthodes de projection aléatoire utilisant des transformations profondes pour préserver les distances tout en réduisant la dimensionnalité.