« Réseau de croyances profond » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
 
(44 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Domaine ==
==Définition==
[[category:Vocabulary]]  Vocabulary
En apprentissage automatique, un réseau de croyances profond (''Deep Belief Network'' - DBN) ou une machine de Boltzmann profonde est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profond, constitué de [[Machine de Boltzmann restreinte|machines de Boltzmann restreintes]].
[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond
== Définition ==


Lorsqu'il est entraîné sur un ensemble de données sans supervision, un réseau de croyances profond peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs d'attributs. Après cette étape d'entraînement, un réseau de croyances profond peut être entraîné à nouveau avec supervision pour effectuer une classification.


<!--
==Compléments==
En intelligence artificielle, [[graphe acyclique]] orienté dans lequel les nœuds représentent des [[variable]]s, les arcs représentent des dépendances directes entre les variables liées, et la force de ces dépendances sont quantifiés par des [[probabilité conditionnelle|probabilités conditionnelles]].


== Termes privilégiés ==
à valider...
-->


==Français==
'''réseau de croyances profond ''' 
== Anglais ==


'''réseau de croyances'''


'''machine de Boltzmann profonde'''


'''Deep Belief Network (DBN)'''
'''machine boltzmannienne profonde'''


DBNs are a type of probabilistic graphical model that learn a hierarchical representation of the data in an unsupervised manner. DBNs consist of multiple hidden layers with connections between neurons in each successive pair of layers. DBNs are built by stacking multiple RBNs on top of each other and training them one by one.
'''réseau de Boltzmann profond'''   
• A fast learning algorithm for deep belief nets
 
==Anglais==
 
'''Deep Belief Network'''
 
'''DBN'''
 
'''Deep Boltzmann Machine'''
 
'''DBM'''
 
==Sources==
 
[https://fr.qwerty.wiki/wiki/Deep_belief_network Source: Qwerty wiki, ''Deep belief network.'']
 
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=RESEAU+CROYANCES+PROFOND&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]
 
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
 
[https://fr.qwe.wiki/wiki/Deep_belief_network  Source :qwe ]]
 
[https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/an-overview-of-deep-belief-network-dbn-in-deep-learning/  Source :analyticsvidhya ]
 
Note:  '''réseau de croyances profond'''  désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
 
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:21

Définition

En apprentissage automatique, un réseau de croyances profond (Deep Belief Network - DBN) ou une machine de Boltzmann profonde est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profond, constitué de machines de Boltzmann restreintes.

Lorsqu'il est entraîné sur un ensemble de données sans supervision, un réseau de croyances profond peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs d'attributs. Après cette étape d'entraînement, un réseau de croyances profond peut être entraîné à nouveau avec supervision pour effectuer une classification.


Français

réseau de croyances profond

réseau de croyances

machine de Boltzmann profonde

machine boltzmannienne profonde

réseau de Boltzmann profond

Anglais

Deep Belief Network

DBN

Deep Boltzmann Machine

DBM

Sources

Source: Qwerty wiki, Deep belief network.

Source : TERMIUM Plus

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source :qwe ]

Source :analyticsvidhya

Note: réseau de croyances profond désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.