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Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée (les '''[[ caractéristiques]])''' et la couche de sortie (la '''[[ prédiction]]''')'''.''' La seconde couche est une couche ''cachée'', en ce sens qu'elle n'a qu'une utilité intrinsèque pour le réseau de neurones et n'a pas de contact direct avec l'extérieur. Les fonctions d'activations sont en général non linéaires sur cette couche mais il n'y a pas de règle à respecter.
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Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.
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==Français==
== Définition ==
''' couche cachée '''
Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée (c'est-à-dire, les caractéristiques) et la couche de sortie (la prédiction). Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.
== Français ==
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==Sources==




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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8353353  ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
[[Category:Apprentissage profond]]

Dernière version du 30 août 2024 à 17:59

Définition

Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée (les caractéristiques) et la couche de sortie (la prédiction). La seconde couche est une couche cachée, en ce sens qu'elle n'a qu'une utilité intrinsèque pour le réseau de neurones et n'a pas de contact direct avec l'extérieur. Les fonctions d'activations sont en général non linéaires sur cette couche mais il n'y a pas de règle à respecter.

Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.

Français

couche cachée

couche intermédiaire

Anglais

hidden layer

Sources

Source: Google, Machine learning glossary.

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Contributeurs: Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche