एआई शब्दावली

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शब्द

Encodeur Hiérarchique

Partie de l'autoencoder profond qui réduit progressivement la dimensionnalité des données à travers plusieurs couches, capturant des abstractions de plus en plus complexes.

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Décodeur Hiérarchique

Partie de l'autoencoder profond qui reconstruit les données d'origine à partir de la représentation latente compressée, en inversant le processus de l'encodeur couche par couche.

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शब्द

Espace Latent Profond

Représentation compressée de basse dimension des données, apprise par les couches centrales de l'autoencoder profond, où les caractéristiques les plus importantes sont encodées.

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शब्द

Goulot d'Étranglement (Bottleneck)

Couche centrale de l'autoencoder avec la plus faible dimensionnalité, forçant le réseau à apprendre la représentation la plus concise et informative des données.

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शब्द

Pré-entraînement par Couches (Layer-wise Pre-training)

Technique d'initialisation des poids d'un autoencoder profond en entraînant séquentiellement chaque paire encodeur-décodeur comme un autoencoder peu profond, améliorant la convergence.

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शब्द

Dénosing Autoencoder Profond

Variante d'autoencoder profond entraînée à reconstruire des données propres à partir de versions corrompues par du bruit, favorisant l'apprentissage de caractéristiques robustes.

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शब्द

Autoencoder Variational Profond (VAE)

Autoencoder profond où l'espace latent est contraint à suivre une distribution probabiliste (typiquement gaussienne), permettant la génération de nouvelles données et l'interpolation.

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शब्द

Régularisation par Sparsité

Technique ajoutant une pénalité à la fonction de coût pour encourager les neurones de la couche latente à être majoritairement inactifs, favorisant des représentations plus discriminantes.

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Autoencoder Convolutif Profond

Architecture d'autoencoder profond utilisant des couches de convolution et de pooling pour traiter efficacement des données structurées comme les images, en capturant les motifs spatiaux.

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Désenchevêtrement de Facteurs (Factor Disentanglement)

Objectif avancé visant à ce que chaque dimension de l'espace latent d'un autoencoder profond encode un facteur de variation sémantique indépendant et interprétable.

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शब्द

Autoencoder Profond Contractif

Autoencoder profond pénalisé pour être insensible aux petites variations des données d'entrée, favorisant l'apprentissage de représentations stables et généralisables.

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शब्द

Réinitialisation Glorot/Xavier

Méthode d'initialisation des poids des neurones dans un autoencoder profond, cruciale pour éviter les problèmes de gradient évanescent ou explosif lors de l'entraînement.