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L'astuce de centrage consiste à réécrire l'énergie du système en fonction des états centrés. L'astuce de centrage améliore le conditionnement du problème d'optimisation sous-jacent et rend l'apprentissage plus stable, conduisant à des modèles avec de meilleures propriétés génératives et discriminantes. | L'astuce de centrage consiste à réécrire l'énergie du système en fonction des états centrés. L'astuce de centrage améliore le conditionnement du problème d'optimisation sous-jacent et rend l'apprentissage plus stable, conduisant à des modèles avec de meilleures propriétés génératives et discriminantes. | ||
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==Sources== | |||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 663 ] | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 663 ] | ||
[https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-35289-8_33 Source : springer.com ] | [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-35289-8_33 Source : springer.com ] | ||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
[[Catégorie:Apprentissage profond | [[Catégorie:Apprentissage profond]] | ||
Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:13
Définition
Les machines de Boltzmann profondes centrées sont en théorie capables d'apprendre des représentations efficaces de données apparemment complexes.
L'astuce de centrage consiste à réécrire l'énergie du système en fonction des états centrés. L'astuce de centrage améliore le conditionnement du problème d'optimisation sous-jacent et rend l'apprentissage plus stable, conduisant à des modèles avec de meilleures propriétés génératives et discriminantes.
Français
Astuce de centrage
Machine de Boltzmann profonde centrée
Anglais
Centering trick
Centered deep Boltzmann machine
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki
