« Machine de Turing neuronale » : différence entre les versions

Version du 2 juin 2019 à 14:55

Domaine

Vocabulaire
Intelligence artificielle
Apprentissage profond

Définition

Réseau de neurones récurrent capable d'accéder à une mémoire externe via un mécanisme d'attention, résultant en un système analogue à une machine de Turing (ordinateur universel) qui se distingue par sa capacité d'apprendre de bout-en-bout par descente de gradient.

Note

Inventée par une équipe de Google DeepMind en 2014, la principale application expérimentale de la machine de Turing neuronale est l'apprentissage automatique d'algorithmes.

Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples.

Français

machine de Turing neuronale n.f.

MTN n.f.

Anglais

neural Turing machine

NTM

Source: Wikipedia

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
 ==Domaine==
-[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
 [[Category:Machine de Turing]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br>
 [[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]
 [[Catégorie:Apprentissage profond]]
@@ Ligne 8 : / Ligne 9 : @@
 [[Catégorie:Scotty2]]
 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Category:Termino 2019]]
 <br>
 ==Définition==
+Réseau de neurones récurrent capable d'accéder à une mémoire externe via un mécanisme d'attention, résultant en un système analogue à une machine de Turing (ordinateur universel) qui se distingue par sa capacité d'apprendre de bout-en-bout par descente de gradient.
-La machine de Turing neuronale (MTN) est une architecture de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une MTN peut apprendre à approximer  n'importe quel algorithme. Rappelons qu'une machine de Turing est capable de simuler n'importe quel algorithme du moment qu'elle dispose de suffisamment de mémoire. Comme toute machine de Turing, la machine de Turing neuronale comporte un contrôleur qui se trouve à être un réseau de neurones, une mémoire et une ou plusieurs têtes de lecture et d'écriture.
+Note
+Inventée par une équipe de Google DeepMind en 2014, la principale application expérimentale de la machine de Turing neuronale est l'apprentissage automatique d'algorithmes.
 Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples.
@@ Ligne 24 : / Ligne 32 : @@
 ==Anglais==
-'''Neural Turing Machine '''
+'''neural Turing machine '''
 '''NTM'''

« Machine de Turing neuronale » : différence entre les versions