« Réseau de croyances profond » : différence entre les versions
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En apprentissage automatique, un réseau de croyance profond (DBN) est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profonds, composé de plusieurs couches de variables latentes ("unités cachées"), avec des connexions entre les couches mais pas entre chaque couche. | En apprentissage automatique, un réseau de croyance profond (DBN) est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profonds, composé de plusieurs couches de variables latentes ("unités cachées"), avec des connexions entre les couches mais pas entre chaque couche. | ||
Lorsqu'il est formé à un ensemble d'exemples sans supervision, un DBN peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs de caractéristiques. | Lorsqu'il est formé à un ensemble d'exemples sans supervision, un DBN peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs de caractéristiques. | ||
Après cette étape d'apprentissage, un DBN peut être davantage formé avec supervision pour effectuer la classification. | |||
Version du 11 mai 2019 à 19:59
Domaine
Définition
En apprentissage automatique, un réseau de croyance profond (DBN) est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profonds, composé de plusieurs couches de variables latentes ("unités cachées"), avec des connexions entre les couches mais pas entre chaque couche.
Lorsqu'il est formé à un ensemble d'exemples sans supervision, un DBN peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs de caractéristiques. Après cette étape d'apprentissage, un DBN peut être davantage formé avec supervision pour effectuer la classification.
Français
réseau de croyances profond
Anglais
Deep Belief Network
DBN
NOTA 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
