Réseau de neurones profond - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par «  ==Sources== »

2024-01-28T17:14:01Z

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	'''deep network '''		'''deep network '''

	~~<small>~~		==Sources==

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2024-01-06T15:27:31Z

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← Version précédente		Version du 6 janvier 2024 à 11:27
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	Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.		Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.

			{{Modèle:GDT}}

	[[Catégorie:GDT]]		[[Catégorie:GDT]]
	[[Category:intelligence artificielle]]		[[Category:intelligence artificielle]]
	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Claude COULOMBE le 7 février 2023 à 20:35

2023-02-07T20:35:26Z

← Version précédente		Version du 7 février 2023 à 16:35
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	== Définition ==		== Définition ==
	Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage ~~non~~ non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].		Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].

	Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.		Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.

Claude COULOMBE le 7 février 2023 à 20:34

2023-02-07T20:34:54Z

← Version précédente		Version du 7 février 2023 à 16:34
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	== Définition ==		== Définition ==
	Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour ~~concevoir des mécanismes d’'''~~[~~https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9~~ apprentissage ~~supervisés~~]~~'''~~ et ~~'''~~[~~https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 non supervisés~~]~~'''~~.		Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage non non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].

	Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.		Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.

Pitpitt : Remplacement de texte — «  masculin  » par «  »

2021-02-02T01:14:50Z

Remplacement de texte — «  masculin  » par «  »

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	Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.		Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
	== Français ==		== Français ==
	'''réseau de neurones profond ''' ~~<small> masculin </small>~~		'''réseau de neurones profond '''

	'''réseau neuronal profond''' ~~<small> masculin </small>~~		'''réseau neuronal profond'''

	''' réseau profond''' ~~<small> masculin </small>~~		''' réseau profond'''

	== Anglais ==		== Anglais ==

Pitpitt le 12 juin 2020 à 16:07

2020-06-12T16:07:44Z

← Version précédente		Version du 12 juin 2020 à 12:07
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	Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.		Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.

			[[Catégorie:GDT]]
	[[Category:intelligence artificielle]]		[[Category:intelligence artificielle]]
	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Pitpitt le 7 juin 2020 à 14:09

2020-06-07T14:09:38Z

← Version précédente		Version du 7 juin 2020 à 10:09
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	[[Category:intelligence artificielle]]		[[Category:intelligence artificielle]]

	~~[[Catégorie:Termium]]~~
	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Pitpitt : Remplacement de texte — «  loc. nom. masc.  » par «  masculin  »

2020-05-22T15:04:30Z

Remplacement de texte — «  loc. nom. masc.  » par «  masculin  »

← Version précédente		Version du 22 mai 2020 à 11:04
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	Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.		Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
	== Français ==		== Français ==
	'''réseau de neurones profond ''' <small> ~~loc. nom. masc.~~ </small>		'''réseau de neurones profond ''' <small> masculin </small>

	'''réseau neuronal profond''' <small> ~~loc. nom. masc.~~ </small>		'''réseau neuronal profond''' <small> masculin </small>

	''' réseau profond''' <small> ~~loc. nom. masc.~~ </small>		''' réseau profond''' <small> masculin </small>

	== Anglais ==		== Anglais ==

Pitpitt le 8 mai 2020 à 22:39

2020-05-08T22:39:48Z

← Version précédente		Version du 8 mai 2020 à 18:39
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	~~[[Category:intelligence artificielle]]~~

	~~[[Catégorie:Termium]]~~
	~~[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]~~

	== Définition ==		== Définition ==
	Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour concevoir des mécanismes d’'''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9 apprentissage supervisés]''' et '''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 non supervisés]'''.		Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour concevoir des mécanismes d’'''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9 apprentissage supervisés]''' et '''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 non supervisés]'''.
Ligne 10 :		Ligne 4 :
	Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.		Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
	== Français ==		== Français ==
	'''réseau de neurones profond ''' nom masc.		'''réseau de neurones profond ''' <small> loc. nom. masc. </small>

	'''réseau neuronal profond''' nom masc.		'''réseau neuronal profond''' <small> loc. nom. masc. </small>

	''' réseau profond''' nom masc.		''' réseau profond''' <small> loc. nom. masc. </small>

	== Anglais ==		== Anglais ==
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	<small>		<small>




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	Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.		Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.


			[[Category:intelligence artificielle]]

			[[Catégorie:Termium]]
			[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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2020-05-07T17:23:19Z

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	[[Category:intelligence artificielle]]		[[Category:intelligence artificielle]]
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	[[Catégorie:Termium]]		[[Catégorie:Termium]]
	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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