« Echo state network » : différence entre les versions

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+#REDIRECTION[[Réseau à états échoïques]]
-[[Catégorie:Vocabulary]]
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-[[Catégorie:Vocabulaire]]
-[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
-[[Catégorie:24pm]]
-== Définition ==
-La connectivité et le poids des neurones cachés sont fixés et répartis au hasard. Les poids des neurones de sortie peuvent être appris afin que le réseau puisse (re) produire des modèles temporels spécifiques. L’intérêt principal de ce réseau est que, bien que son comportement soit non linéaire, les seuls poids modifiés pendant l’entraînement concernent les synapses qui connectent les neurones cachés aux neurones de sortie.
-Ainsi, la fonction d'erreur est quadratique par rapport au paramètre vector et peut être facilement différenciée en un système linéaire.
-== Français ==
-'''Echo state network'''
-== Anglais ==
-'''Echo state network'''
-<small>
 [https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 377  ]
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Echo_state_network   Source : Wikipedia]
 [https://www.24pm.com/117-definitions/344-echo-state-network  Source : 24pm academie]
+[https://qastack.fr/stats/140652/what-is-an-intuitive-explanation-of-echo-state-networks  Source : qastack.fr]