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17 juillet 2024
N 21:21 | Catégorie:Uds diffhist +24 Pitpitt discussion contributions (Page créée avec « espace de travail <hr> ») |
N 10:28 | Segmentation sémantique diffhist +76 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Segmentation d'image) |
N 10:28 | Segmentation d'images diffhist +76 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Segmentation d'image) |
N 10:27 | Semantic segmentation diffhist +60 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Segmentation d'image) |
N 09:17 | Abstraction and Reasoning diffhist +630 Pitpitt discussion contributions (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Abstraction and Reasoning Corpus''' ARC can be seen as a general artificial intelligence benchmark, as a program synthesis benchmark, or as a psychometric intelligence test. It is targeted at both humans and artificially intelligent systems that aim at emulating a human-like form of general fluid intelligence. It is somewhat similar in format to Raven’s Prog... ») |
16 juillet 2024
N 14:35 | Deep Q learning diffhist +68 Claude COULOMBE discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par fonction Q) |
N 14:31 | Apprentissage par renforcement avec modèle diffhist +67 Patrickdrouin discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement à base de modèles) |
N 14:30 | Apprentissage par renforcement avec modèles diffhist +67 Patrickdrouin discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement à base de modèles) |
N 14:25 | Deep Q-learning diffhist +27 Patrickdrouin discussion contributions (Page redirigée vers Q learning) |
12 juillet 2024
N 10:17 | Apprentissage par renforcement basé sur un modèle diffhist +106 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement à base de modèles) |
N 10:16 | Model-Free RL diffhist +83 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement sans modèle) |
N 10:16 | Model-Free Reinforcement Learning diffhist +83 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par renforcement sans modèle) |
N 10:14 | Q-learning diffhist +68 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Apprentissage par fonction Q) |
N 10:12 | Query by humming diffhist +63 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Recherche en fredonnant) |
N 10:12 | Recherche par similarité mélodique diffhist +79 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers Recherche en fredonnant) |
N 10:10 | Generative Pre-trained Transformers diffhist +43 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers GPT) |
N 10:10 | Grand modèle de langues autoattentif préentraîné génératif diffhist +59 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers GPT) |
N 10:10 | Modèle autoattentif préentraîné génératif diffhist +59 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers GPT) |
N 10:10 | Générateur autoattentif préentraîné diffhist +59 Pitpitt discussion contributions (Page redirigée vers GPT) |
9 juillet 2024
N 16:04 | Model Free Reinforcement Learning diffhist +777 Patrickdrouin discussion contributions (Page créée avec « ==Définition== L'apprentissage par renforcement sans modèle est une catégorie d'algorithmes d'apprentissage par renforcement qui ne nécessitent pas de modèle de l'environnement pour fonctionner. ==Compléments== Voir : apprentissage par renforcement à base de modèles, modèle. ==Français== '''apprentissage par renforcement sans modèle''' ==Anglais== '''Model Free Reinforcement Learning''' '''Model Free RL''' '''MFRL''' ==Sources== [http... ») |
N 15:32 | Model Based Reinforcement Learning diffhist +2 375 Patrickdrouin discussion contributions (Page créée avec « ==Définition== L'apprentissage par renforcement basé sur un modèle ne diffère de son homologue sans modèle que par l'apprentissage d'un modèle de dynamique, mais cela a des effets substantiels en aval sur la manière dont les décisions sont prises. En apprentissage par renforcement, l’algorithme apprend un comportement à partir d’expériences répétées, de façon à optimiser les récompenses reçues au cours du temps. Tout comme l’Apprentissa... ») |
N 14:55 | Recherche en fredonnant diffhist +955 Patrickdrouin discussion contributions (Page créée avec « == Définition == Technique permettant à un moteur de recherche musicale d'identifier une pièce musicale ou une chanson à partir d'une mélodie fredonnée par l'usager. == Compléments == Le système analyse la mélodie fredonnée et tente de l'apparier avec une base de données pour ensuite retourner une liste de pièces musicales ou de chansons ordonnées selon la proximité avec la mélodie fournie en entrée. Voir aussi : identification de chanso... ») |
N 10:05 | Chain-of-Knowledge diffhist +1 127 Pitpitt discussion contributions (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Chain-of-Knowledge''' The CHAIN-OF-KNOWLEDGE framework has two main components: dataset construction and model learning. For dataset construction, the authors first mine compositional rules from knowledge graphs. These rules represent patterns of how different facts can be combined to infer new knowledge. They then select knowledge triples from the graph that... ») |