« Machine de Boltzmann » : différence entre les versions
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Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones stochastique récurrent et de champ aléatoire de Markov. Dans une machine Boltzmann, tous les neurones d'un réseau sont interconnectés. Les machines Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles. | Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones '''[[stochastique]]''' récurrent et de '''[[champs de Markov|champ aléatoire de Markov]]'''. Dans une machine de Boltzmann, tous les '''[[neurone|neurones]]''' d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles. | ||
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[https:// | [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/boltzmann-machine Source : DeepAI ] | ||
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Dernière version du 27 septembre 2024 à 13:29
Définition
Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones stochastique récurrent et de champ aléatoire de Markov. Dans une machine de Boltzmann, tous les neurones d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.
Français
machine de Boltzmann
réseau de Hopfield stochastique à unités cachées
Anglais
Boltzmann machine
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
