« Machine de Turing neuronale » : différence entre les versions
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Réseau de neurones récurrent capable d'accéder à une mémoire externe via un mécanisme d'attention, résultant en un système analogue à une machine de Turing (ordinateur universel) qui se distingue par sa capacité d'apprendre de bout-en-bout par descente de gradient. | Réseau de neurones récurrent capable d'accéder à une mémoire externe via un mécanisme d'attention, résultant en un système analogue à une machine de Turing (ordinateur universel) qui se distingue par sa capacité d'apprendre de bout-en-bout par descente de gradient. | ||
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Inventée par une équipe de Google DeepMind en 2014, la principale application expérimentale de la machine de Turing neuronale est l'apprentissage automatique d'algorithmes. | Inventée par une équipe de Google DeepMind en 2014, la principale application expérimentale de la machine de Turing neuronale est l'apprentissage automatique d'algorithmes. | ||
Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples. | Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples. | ||
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Source : Wikipedia, DeepMind, https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale, consulté le 20 mai 2019. | |||
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Version du 15 juin 2019 à 21:15
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage profond
Définition
Réseau de neurones récurrent capable d'accéder à une mémoire externe via un mécanisme d'attention, résultant en un système analogue à une machine de Turing (ordinateur universel) qui se distingue par sa capacité d'apprendre de bout-en-bout par descente de gradient.
Note Inventée par une équipe de Google DeepMind en 2014, la principale application expérimentale de la machine de Turing neuronale est l'apprentissage automatique d'algorithmes.
Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples.
Français
machine de Turing neuronale n.f.
Anglais
neural Turing machine
NTM
Source : Wikipedia, DeepMind, https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale, consulté le 20 mai 2019.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
