« Mixture d'experts » : différence entre les versions


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==en construction==
== Définition ==
Technique d'apprentissage automatique qui décompose une tâche en sous-tâches, entraîne un modèle expert sur chacune des sous-tâches, puis entraîne un modèle de triage qui apprend à quel expert faire confiance en fonction de l'entrée, et finalement combine les résultats des différents experts.


== Définition ==
==Compléments==
XXXXXXXXX
La mixture d'experts constitue également une architecture pour un réseau de neurones profond.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''mixture d'experts'''


== Anglais ==
'''mélange d'experts'''
''' Mixture of experts'''


Mixture of experts refers to a machine learning technique where multiple experts (learners) are used to divide the problem space into homogeneous regions.[1] An example from the computer vision domain is combining a neural network model for human detection with another for pose estimation. If the output is conditioned on multiple levels of probabilistic gating functions, the mixture is called a hierarchical mixture of experts.[2]
'''combinaison d'experts'''
 
A gating network decides which expert to use for each input region. Learning thus consists of 1) learning the parameters of individual learners and 2) learning the parameters of the gating network.


== Anglais ==
'''mixture of experts'''


'''MoE'''


<small>
'''ME'''


[https://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_of_experts  Source :  Source : Wikipedia  ]
==Sources==
[https://machinelearningmastery.com/mixture-of-experts/ Source: Machine Learning Mastery]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:28

Définition

Technique d'apprentissage automatique qui décompose une tâche en sous-tâches, entraîne un modèle expert sur chacune des sous-tâches, puis entraîne un modèle de triage qui apprend à quel expert faire confiance en fonction de l'entrée, et finalement combine les résultats des différents experts.

Compléments

La mixture d'experts constitue également une architecture pour un réseau de neurones profond.

Français

mixture d'experts

mélange d'experts

combinaison d'experts

Anglais

mixture of experts

MoE

ME

Sources

Source: Machine Learning Mastery

Source : Wikipedia Machine learning algorithms