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==Définition==
==Définition==
Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.
Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.


==Français==
==Français==
'''fonction exponentielle normalisée'''   loc. nom. f.
'''fonction exponentielle normalisée'''  
 
'''fonction softmax'''  loc. nom. f.


'''fonction softmax''' 


==Anglais==
==Anglais==
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==Sources==
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Source: Droniou, Alain (2015). ''Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome'', thèse de doctorat, Université Pierre et Marie
Source: Droniou, Alain (2015). ''Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome'', thèse de doctorat, Université Pierre et Marie
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:40

Définition

Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.

Français

fonction exponentielle normalisée

fonction softmax

Anglais

softmax

full softmax


Sources

Source: Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.

Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). Introduction au Machine Learning, Paris, Dunod, 240 pages.

Source: Google machine learning glossary

Source: Wikipédia, Fonction softmax

Source: Termino