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== Définition ==
==Définition==
Connexion supplémentaire ajoutée entre les différentes couches d'un réseau neuronal qui permettent d'éviter une ou plusieurs couches de traitement non linéaire.  
Connexion supplémentaire ajoutée entre les différentes couches d'un réseau neuronal qui permettent d'éviter une ou plusieurs couches de traitement non linéaire.  


Note :
Note: permet d'ajouter une contribution (résiduelle) des couches inférieures avant la transformation du gradient (diminution ou augmentation) par les couches suivantes qui sont ainsi « sautées ».
Permet d'ajouter une contribution (résidielle) des couches inférieures avant la transformation du gradient (diminution ou augmentation) par les couches suivantes qui sont ainsi « sautées ».


== Français ==
==Français==
'''connexion saute-couche'''
'''connexion saute-couche''' n.f.


'''connection résiduelle'''
'''connection résiduelle''' n.f.


'''saut de connexion'''
'''saut de connexion''' n.m.


== Anglais ==
==Anglais==
'''residual connection'''
'''residual connection'''


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Source : Branchaud-Charron, Frédéric (2019). Estimation de complexité et localisation devéhicules à l’aide de l’apprentissage profond, mémoire de maîtrise, Université de Sherbrooke, 151 pages.
Source : Branchaud-Charron, Frédéric (2019). Estimation de complexité et localisation devéhicules à l’aide de l’apprentissage profond, mémoire de maîtrise, Université de Sherbrooke, 151 pages.


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino ]]
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Version du 6 juillet 2019 à 14:29


Définition

Connexion supplémentaire ajoutée entre les différentes couches d'un réseau neuronal qui permettent d'éviter une ou plusieurs couches de traitement non linéaire.

Note: permet d'ajouter une contribution (résiduelle) des couches inférieures avant la transformation du gradient (diminution ou augmentation) par les couches suivantes qui sont ainsi « sautées ».

Français

connexion saute-couche n.f.

connection résiduelle n.f.

saut de connexion n.m.

Anglais

residual connection

skip connection'


Source: Orhan, Emin et Xaq Pitkow (2018). Skip Connections Eliminate Singularities, Actes de la conférence ICLR 2018, 22 pages.

Source : Chabot, Florian (2017). Analyse fine 2D/3D de véhicules par réseaux de neurones profonds, thèse de doctorat, Université Clermont Auvergne, 171 pages.

Source : Branchaud-Charron, Frédéric (2019). Estimation de complexité et localisation devéhicules à l’aide de l’apprentissage profond, mémoire de maîtrise, Université de Sherbrooke, 151 pages.

Source : Termino