« Machine à apprentissage extrême » : différence entre les versions
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La machine à apprentissage automatique extrême est une architecture de réseau de neurones | |||
Les apprentissages automatiques extrêmes sont des réseaux neuronaux à anticipation pour la classification, la régression, le regroupement, l'approximation clairsemée, la compression et l'apprentissage de caractéristiques avec une couche unique ou plusieurs couches de nœuds cachés, où les paramètres des nœuds cachés (et pas seulement les poids reliant les entrées aux nœuds cachés) ne doivent pas être réglés. | Les apprentissages automatiques extrêmes sont des réseaux neuronaux à anticipation pour la classification, la régression, le regroupement, l'approximation clairsemée, la compression et l'apprentissage de caractéristiques avec une couche unique ou plusieurs couches de nœuds cachés, où les paramètres des nœuds cachés (et pas seulement les poids reliant les entrées aux nœuds cachés) ne doivent pas être réglés. | ||
Version du 4 octobre 2022 à 15:07
Définition
La machine à apprentissage automatique extrême est une architecture de réseau de neurones
Les apprentissages automatiques extrêmes sont des réseaux neuronaux à anticipation pour la classification, la régression, le regroupement, l'approximation clairsemée, la compression et l'apprentissage de caractéristiques avec une couche unique ou plusieurs couches de nœuds cachés, où les paramètres des nœuds cachés (et pas seulement les poids reliant les entrées aux nœuds cachés) ne doivent pas être réglés.
Français
apprentissage automatique extrême
Anglais
extreme learning machine
ELM
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki
