« Estimation contrastive bruitée » : différence entre les versions

Dernière version du 31 janvier 2024 à 10:13

Définition

L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement.

Français

estimation contrastive bruitée

Anglais

Noise-contrastive estimation (NCE)

Sources

Source: archives-ouvertes.fr

Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND, Goodfellow, Bengio, Courville, MASSOT 2018

source : Claude Coulombe ( discussion)

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
+L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement.
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]Apprentissage automatique<br>
-[[Catégorie:Méthode d'échantillonnage]]Méthode d'échantillonnage<br>
-[[Category:Coulombe]]<br>
-[[Catégorie:Scotty]]<br>
-== Définition ==
-L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement.
+==Français==
+'''estimation contrastive bruitée'''
+==Anglais==
+'''Noise-contrastive estimation'''  (NCE)
-== Français ==
+==Sources==
-'''estimation contrastive bruitée'''
+[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02054671/document Source: archives-ouvertes.fr]
-== Anglais ==
+[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND, ''Goodfellow, Bengio, Courville,'' MASSOT 2018]
-'''Noise-contrastive estimation'''  (NCE)
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE | discussion]])
-[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02054671/document   Source: archives-ouvertes.fr ]
-[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html   Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND ]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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