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==Définition==
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La méthode des poids multiplicatifs, ''multiplicative weight update'' en anglais, est une méthode algorithmique. C'est un méta-algorithme probabiliste qui apparaît dans de nombreux domaines sous diverses formes et divers noms, par exemple l'algorithme fictitious play''(en)''' en théorie des jeux et l'algorithme Adaboost en apprentissage automatique. Elle est utilisée dans de nombreux domaines de l'informatique théorique, comme la géométrie algorithmique, les algorithmes en ligne, la dérandomisation et l'optimisation linéaire.
La méthode des poids multiplicatifs, ''multiplicative weight update'' en anglais, est une méthode algorithmique. C'est un méta-algorithme probabiliste qui apparaît dans de nombreux domaines sous diverses formes et divers noms, par exemple l'algorithme fictitious play''(en)''' en théorie des jeux et l'algorithme Adaboost en apprentissage automatique. Elle est utilisée dans de nombreux domaines de l'informatique théorique, comme la géométrie algorithmique, les algorithmes en ligne, la dérandomisation et l'optimisation linéaire.


==Français==
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'''méthode des poids multiplicatifs'''
'''méthode des poids multiplicatifs'''


==Anglais==
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_poids_multiplicatifs Source : Wikipedia IA]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_poids_multiplicatifs Source : Wikipedia IA]

Version du 18 juin 2019 à 11:14


Définition

La méthode des poids multiplicatifs, multiplicative weight update en anglais, est une méthode algorithmique. C'est un méta-algorithme probabiliste qui apparaît dans de nombreux domaines sous diverses formes et divers noms, par exemple l'algorithme fictitious play(en)' en théorie des jeux et l'algorithme Adaboost en apprentissage automatique. Elle est utilisée dans de nombreux domaines de l'informatique théorique, comme la géométrie algorithmique, les algorithmes en ligne, la dérandomisation et l'optimisation linéaire.

Français

méthode des poids multiplicatifs

Anglais

multiplicative weight update method


Source : Wikipedia IA

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki