« Recuit par échantillonnage d'importance » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par « ==Sources== ») |
||
| (2 versions intermédiaires par le même utilisateur non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
L'échantillonnage d'importance recuit (AIS) est une méthode qui utilise les transitions de la chaîne de Markov pour le recuit afin de définir un échantillonneur d'importance. Il s'agit d'une technique utilisée pour estimer les constantes de normalisation ou pour échantillonner une distribution difficile à échantillonner directement. | |||
== Français == | == Français == | ||
'''Recuit par échantillonnage d'importance''' | '''Recuit par échantillonnage d'importance''' | ||
''' | |||
Échantillonnage d’importance par recuit''' | '''Échantillonnage d’importance par recuit''' | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
| Ligne 17 : | Ligne 13 : | ||
==Sources== | |||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 704 ] | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 704 ] | ||
[[Catégorie:Apprentissage profond]] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:38
Définition
L'échantillonnage d'importance recuit (AIS) est une méthode qui utilise les transitions de la chaîne de Markov pour le recuit afin de définir un échantillonneur d'importance. Il s'agit d'une technique utilisée pour estimer les constantes de normalisation ou pour échantillonner une distribution difficile à échantillonner directement.
Français
Recuit par échantillonnage d'importance
Échantillonnage d’importance par recuit
Anglais
Annealed importance sampling
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
