« Apprentissage de bout-en-bout » : différence entre les versions
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Entraînement d'un modèle de réseau de neurones formé de plusieurs modules qui implique l'application à l'ensemble du modèle un apprentissage basé sur la descente de gradient. | Entraînement d'un modèle de réseau de neurones formé de plusieurs modules qui implique l'application à l'ensemble du modèle un apprentissage basé sur la descente de gradient. | ||
Note: l'apprentissage de bout-en-bout doit être conçu pour que tous les modules soient différentiables. Souvent on remplacera un système d'apprentissage comportant plusieurs étapes de traitement par un seul réseau neuronal. | |||
==Français== | |||
'''apprentissage de bout-en-bout''' | |||
==Anglais== | |||
'''end-to-end learning''' | |||
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[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]] | |||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]] | |||
[[Catégorie:Intelligence artificielle]] | |||
[[Catégorie:Apprentissage profond]] | |||
[[Catégorie:Termino 2019]] | |||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:41
Définition
Entraînement d'un modèle de réseau de neurones formé de plusieurs modules qui implique l'application à l'ensemble du modèle un apprentissage basé sur la descente de gradient.
Note: l'apprentissage de bout-en-bout doit être conçu pour que tous les modules soient différentiables. Souvent on remplacera un système d'apprentissage comportant plusieurs étapes de traitement par un seul réseau neuronal.
Français
apprentissage de bout-en-bout
Anglais
end-to-end learning
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
