« Modèle d'attention » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 09:59

Définition

Les modèles d'attention permettent dans le cas de données séquentielles de fonder la décision du réseau sur certains mots. En effet, le réseau va être entraîné à donner beaucoup de poids aux mots de l'entrée (qui sont utiles) pour prédire la classe attendue, et très peu de poids aux autres mots

Français

modèle d'attention

Anglais

attention model

Sources

Minard, Anne-Lyse, Christian Raymond et Vincent Claveau. Participation de l'IRISA à DeFT 2018 : classification et annotation d'opinion dans des tweets 2018. Consulté : 2019-01-17. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01844261/document

Source : TERMIUM Plus

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Catégorie:Termium]]
+Les modèles d'attention permettent dans le cas de données séquentielles de fonder la décision du réseau sur certains mots. En effet, le réseau va être entraîné à donner beaucoup de poids aux mots de l'entrée (qui sont utiles) pour prédire la classe attendue, et très peu de poids aux autres mots
-[[Catégorie:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
-[[Catégorie:scotty]]
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+'''modèle d'attention '''
+==Anglais==
+'''attention model '''
-== Définition ==
-[Les] modèles d'attention [...] permettent dans le cas de données séquentielles [...] de fonder la décision du réseau sur [...] certains mots. [En effet,] le réseau va être entraîné à donner beaucoup de poids aux mots de l'entrée [qui sont utiles] pour prédire la classe attendue, et très peu de poids aux autres mots
-== Français ==
+==Sources==
-'''modèle d'attention '''
-== Anglais ==
+Minard, Anne-Lyse, Christian Raymond et Vincent Claveau. ''Participation de l'IRISA à DeFT 2018 : classification et annotation d'opinion dans des tweets'' 2018. Consulté : 2019-01-17. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01844261/document
-'''attention model '''
+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=MODELE+ATTENTION&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]
-Minard, Anne-Lyse, Christian Raymond et Vincent Claveau. Participation de l'IRISA à DeFT 2018 : classification et annotation d'opinion dans des tweets. 2018. Consulté : 2019-01-17. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01844261/document
-[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=MODELE+ATTENTION&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs    Source : TERMIUM Plus  ]
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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