Réseau neuronal d'espaces d'états structurés
Définition
Architecture de réseaux de neurones profonds qui emprunte à la fois aux réseaux récurrents, aux réseaux convolutifs et aux représentations d'espaces d'états qui sert à modéliser et à traiter plus efficacement de longues séquences.
Compléments
Le concept de base est celui des modèles d'espaces d'états, en anglais SSM (State Space Model) étendus par l'ajout d'une structure pour la modélisation de longues séquences.
Pour le distinguer d'un réseau classique d'espaces d'états, nous suggérons d'ajouter l'adjectif « neuronal », ce qui donne réseau neuronal d'espaces d'états structuré ou réseau N2ES.
Aussi, il nous semble que le mot « séquence » s'applique à ce qui est modélisé et non pas à la nature de l'algorithme, mais par abus de langage, on ajoute le mot « séquence » pour obtenir en anglais S4 (S4 Model: Structured State Space Sequence Model). Ce qui donne en français, réseau neuronal d'espaces d'états structurés pour séquences ou réseau N2E2S qui se prononce réseau N-2E-2S.
Ce terme s'applique à la fois aux architectures, aux modèles, aux réseaux de neurones profonds et parfois au type d'apprentissage.
Les réseaux neuronaux d'espaces d'états structurés (réseau N2ES) ont été conçus pour surmonter certains problèmes des modèles autoattentifs (transformers), en particulier pour le traitement efficace de longues séquences.
Il existe un grand nombre de variantes d'architectures RN2E2S: Mamba, HiPPO, LSSL, SaShiMi, DSS, HTTYH, S4D, and S4ND.
Français
réseau neuronal d'espaces d'états structurés
réseau N2ES
réseau neuronal d'espaces d'états structurés pour séquences
réseau N2E2S
réseau d'espaces d'états structurés
modèle neuronal d'espaces d'états structurés
modèle N2ES
architecture neuronale d'espaces d'états structurés
architecture N2ES
Anglais
structured state space sequence model
S4 model
S4 architecture
state space model
SSM
state space model learning
Español
modelo secuencial de espacio de estados estructurado
Una arquitectura de red neuronal profunda que toma prestado de las redes recurrentes, las redes neuronales de convolución y las representaciones del espacio de estados y se utiliza para modelar y procesar secuencias largas de forma más eficiente.
Sources
Structured state space sequence model - Wikipedia
Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces - arxiv 2022
Représentation d'état - Wikipedia
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, Patrick Drouin, wiki
