« Réseau de croyances profond » : différence entre les versions
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Lorsqu'il est entraîné sur un ensemble de données sans supervision, un réseau de croyances profond peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs d'attributs. Après cette étape d'entraînement, un réseau de croyances profond peut être entraîné à nouveau avec supervision pour effectuer une classification. | Lorsqu'il est entraîné sur un ensemble de données sans supervision, un réseau de croyances profond peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs d'attributs. Après cette étape d'entraînement, un réseau de croyances profond peut être entraîné à nouveau avec supervision pour effectuer une classification. | ||
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Version du 20 septembre 2022 à 14:08
Définition
En apprentissage automatique, un réseau de croyances profond (Deep Belief Network - DBN) ou une machine de Boltzmann profonde est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profond, constitué de machines de Boltzmann restreintes.
Lorsqu'il est entraîné sur un ensemble de données sans supervision, un réseau de croyances profond peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs d'attributs. Après cette étape d'entraînement, un réseau de croyances profond peut être entraîné à nouveau avec supervision pour effectuer une classification.
Compléments
En intelligence artificielle, graphe acyclique orienté dans lequel les nœuds représentent des variables, les arcs représentent des dépendances directes entre les variables liées, et la force de ces dépendances sont quantifiés par des probabilités conditionnelles.
à valider...
Français
réseau de croyances profond
réseau de croyances
machine de Boltzmann profonde
machine boltzmannienne profonde
réseau de Boltzmann profond
réseau de croyance profond
Anglais
Deep Belief Network
DBN
Deep Boltzmann Machine
DBM
Source: Qwerty wiki, Deep belief network.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Note: réseau de croyances profond désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
