Dimensionality reduction is how the brain acquires knowledge.
La réduction de dimensionnalité c'est un ingrédient clé/but des réseaux de neurones (voir stéphane mallat au collège de France par exemple) : si nos données sont codées comme des vecteurs de nombre (les pixels d'une image par ex) on cherche à calculer un vecteur dans un espace plus petit (de 100 dimensions par exemple) qui compresse et structure l'info.
# rapide commentaire (trop court court un journal) : parallèle apprentissage animal /machine
Posté par thoasm . En réponse au lien Learning shapes neural geometry in the primate prefrontal cortex. Évalué à 4 (+1/-0).
Je poste ca ici à cause de ce rapide commentaire sur un rs : https://bsky.app/profile/earlkmiller.bsky.social/post/3mp72ub2hpk2n
La réduction de dimensionnalité c'est un ingrédient clé/but des réseaux de neurones (voir stéphane mallat au collège de France par exemple) : si nos données sont codées comme des vecteurs de nombre (les pixels d'une image par ex) on cherche à calculer un vecteur dans un espace plus petit (de 100 dimensions par exemple) qui compresse et structure l'info.