« Réseau de neurones profond » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:14

Définition

Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : le nombre de couches, le type de chaque couche, le nombre de neurones qui composent chaque couche.

Français

réseau de neurones profond

réseau neuronal profond

réseau profond

Anglais

deep neural network

DNN

deep NN

deep neural net

deep network

Sources

Source: Data Analytics Post, Réseau de neurones profond.

Source : TERMIUM Plus

Note: réseau de neurones profond; réseau neuronal profond et RNP sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.

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-__NOTOC__
-== Domaine ==
-[[Category:intelligence artificielle]]
-[[Category:GDT]]
-[[Catégorie:Termium2]]
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br />
 == Définition ==
-Réseau de neurones artificiels comportant de nombreuses couches cachées qui lui permettent, en multipliant les possibilités de traitement, d'augmenter ses capacités d'apprendre, d'améliorer son efficacité à effectuer certaines opérations complexes et d'accroître ses moyens de résoudre certains problèmes difficiles.  <br />
+Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].
-Note - On mesure la profondeur des réseaux de neurones artificiels par le nombre de couches cachées qu'ils comportent.
+Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
 == Français ==
-'''réseau de neurones profond '''  n. m.
+'''réseau de neurones profond '''
-'''réseau neuronal profond'''   n. m.
-''' réseau profond'''   n. m.
+'''réseau neuronal profond'''
+''' réseau profond'''
 == Anglais ==
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 '''deep network   '''
+==Sources==
+[https://dataanalyticspost.com/Lexique/reseau-de-neurones-profonds/  Source: Data Analytics Post, ''Réseau de neurones profond''. ]
+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=RESEAU+NEURONES+PROFOND&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs   Source : TERMIUM Plus  ]
+Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
-NOTA réseau de neurones profond; réseau neuronal profond; RNP : désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
+{{Modèle:GDT}}
-[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26544067 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
+[[Catégorie:GDT]]
+[[Category:intelligence artificielle]]
-[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=RESEAU+NEURONES+PROFOND&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs   Source : TERMIUM Plus  ]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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