(EN) A computer-implemented method for providing level-reduced tensor data having improved representation of information can include obtaining input tensor data, providing the input tensor data as input to a machine-learned discretization level reduction model configured to receive tensor data having a number of discretization levels and produce, in response to receiving the tensor data, level-reduced tensor data having a reduced number of discretization levels, and obtaining, from the machine-learned discretization level reduction model, the level-reduced tensor data. The machine-learned discretization level reduction model is trained using reconstructed input tensor data generated using an output of the machine-learned discretization level reduction model. The machine-learned discretization level reduction model can include one or more level reduction layers configured to receive input having a first number of discretization levels and to provide a layer output having a reduced a number of discretization levels.
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur en vue de fournir des données tensorielles de niveau réduit dotées d'une représentation améliorée d'informations, pouvant comprendre les étapes consistant à obtenir des données tensorielles d'entrée, à fournir les données tensorielles d'entrée en tant qu'entrée à un modèle de réduction de niveaux de discrétisation basé sur un apprentissage automatique configuré pour recevoir des données tensorielles présentant un certain nombre de niveaux de discrétisation et produire, en réponse à la réception des données tensorielles, des données tensorielles de niveau réduit présentant un nombre réduit de niveaux de discrétisation, et à obtenir, à partir du modèle de réduction de niveaux de discrétisation basé sur l'apprentissage automatique, les données tensorielles de niveau réduit. Le modèle de réduction de niveaux de discrétisation basé sur l'apprentissage automatique est entraîné à l'aide de données tensorielles d'entrée reconstruites générées en utilisant une sortie du modèle de réduction de niveaux de discrétisation basé sur l'apprentissage automatique. Le modèle de réduction de niveaux de discrétisation basé sur l'apprentissage automatique peut comprendre une ou plusieurs couches de réduction de niveau configurées pour recevoir une entrée présentant un premier nombre de niveaux de discrétisation et pour fournir une sortie de couche(s) présentant un nombre réduit de niveaux de discrétisation.
