Koherenttipohjaiset

Koherenttipohjaiset ovat malleja ja menetelmiä, joiden keskeinen idea on koherenssi: osien välinen johdonmukaisuus ja yhteensopivuus koko järjestelmässä. Termi kuvaa sekä teoreettisia lähestymistapoja että käytännön sovelluksia, joissa noudatetaan koherenssirajoitteita tai -mittareita. Käytännössä koherenttipohjaiset lähestymistavat pyrkivät minimoimaan epäkoherenttia tietoa ja varmistamaan, että eri komponentit voivat toimia yhteisesti ja luotettavasti.

Perusperiaate on, että koherenssi määrittelee, miten tiedon rakenneosien tulee vastata toisiaan ja noudattaa määriteltyjä suhde- ja aikajärjestyksiä. Tämä saavutetaan usein asettamalla rajoitteita, harjoittamalla koherenssiin perustuvaa optimointia tai käyttämällä mittareita, jotka palkitsevat korkeasta koherenssista ja kurittavat epäjatkuvuuksia. Koherenttipohjaiset menetelmät voivat parantaa mallin tulkittavuutta, vakautta ja fysiikkaan tai todellisuuteen liittyvää plausibiliteettia.

Sovellukset kattavat useita aloja, kuten signaalinkäsittely, kuvankäsittely sekä tilastollinen oppiminen ja neurotieteet. Esimerkkejä ovat koherenssiin perustuvat mallit, jotka korostavat ajallista tai tilallista jatkuvuutta ja yhteensopivia piirteitä datassa. Koska koherenssi tarkoittaa eri asioita eri aloilla, termiä käytetään yleensä kontekstisidonnaisesti, eikä ole yhtä standardoitu määritelmä.