« Echo state network » : différence entre les versions
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Version du 30 avril 2020 à 14:53
en construction
Définition
La connectivité et le poids des neurones cachés sont fixés et répartis au hasard. Les poids des neurones de sortie peuvent être appris afin que le réseau puisse (re) produire des modèles temporels spécifiques. L’intérêt principal de ce réseau est que, bien que son comportement soit non linéaire, les seuls poids modifiés pendant l’entraînement concernent les synapses qui connectent les neurones cachés aux neurones de sortie.
Ainsi, la fonction d'erreur est quadratique par rapport au paramètre vector et peut être facilement différenciée en un système linéaire.
Français
Echo state network
Anglais
Echo state network
Contributeurs: wiki
