Thuật ngữ AI
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Transformer Hiérarchique
Architecture Transformer qui traite les données à plusieurs niveaux d'abstraction, capturant des relations hiérarchiques entre les éléments de la séquence d'entrée.
Pooling Hiérarchique
Opération de réduction dimensionnelle progressive qui agrège l'information à travers plusieurs niveaux hiérarchiques de la structure de données.
Répresentation Multi-niveau
Encodage des données d'entrée en représentations vectorielles à différentes granularités, préservant l'information à chaque niveau de la hiérarchie.
Architecture Pyramidale
Structure de réseau qui réduit progressivement la résolution spatiale tout en augmentant la dimension des features, similaire à une pyramide inversée.
Attention Croisée Hiérarchique
Mécanisme d'attention qui permet l'interaction entre différents niveaux hiérarchiques de la représentation, facilitant le transfert d'information entre échelles.
Positional Encoding Hiérarchique
Codage positionnel qui intègre à la fois les positions relatives locales et les positions globales dans la structure hiérarchique des données.
Réduction de Dimension Progressive
Stratégie de compression qui réduit graduellement la longueur des séquences tout en préservant les informations essentielles à chaque étape.
Transformer en Cascade
Architecture où plusieurs couches Transformer sont connectées en séquence, chacune traitant la sortie de la précédente à un niveau d'abstraction différent.
Fusion de Features Multi-échelles
Processus qui combine les caractéristiques extraites à différentes échelles pour créer une représentation complète et contextuellement riche.
Structure Arborescente de Tokens
Organisation des tokens d'entrée selon une hiérarchie arborescente, où les nœuds parents représentent des regroupements sémantiques de leurs enfants.
Tokenisation Hiérarchique
Processus de segmentation qui crée des tokens à plusieurs niveaux de granularité, du niveau fin au niveau abstrait de la représentation.
Attention Adaptative par Niveau
Mécanisme d'attention qui ajuste dynamiquement ses paramètres selon le niveau hiérarchique actuel dans l'architecture de traitement.
Récursivité Transformer
Application récursive des mécanismes Transformer sur des structures hiérarchiques, traitant chaque niveau avec le même type d'opération.
Architecture Échelonnée
Design structural où les couches Transformer sont organisées en échelons, chaque échelon opérant sur une résolution différente des données.
Gestion de Contexte Hiérarchique
Stratégie pour maintenir et utiliser efficacement les informations contextuelles à travers différents niveaux de la hiérarchie de traitement.
Projection Multi-résolution
Opération linéaire qui projete les features dans différents espaces dimensionnels adaptés à chaque niveau de résolution hiérarchique.
Agrégation d'Information Niveau par Niveau
Mécanisme qui collecte et synthétise l'information de manière séquentielle à travers les niveaux hiérarchiques, du plus bas au plus haut.