« Machine de Boltzmann restreinte » : différence entre les versions
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Une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés. | Une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés. | ||
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Source: Géron, Aurélien. (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets''. Traduction par Hervé Soulard, Paris, Dunod, 360 pages. | Source: Géron, Aurélien. (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets''. Traduction par Hervé Soulard, Paris, Dunod, 360 pages. | ||
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Version du 15 juin 2019 à 21:14
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage profond
Définition
Machine de Boltzmann dont les connexions sont restreintes aux seules connexions entre neurones des couches cachées et les neurones des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement.
Note
Une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés.
Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants.
Français
machine de Boltzmann restreinte
machine boltzmannienne restreinte
Anglais
restricted Boltzmann machine
RBN
Source: Géron, Aurélien. (2017). Deep Learning avec TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets. Traduction par Hervé Soulard, Paris, Dunod, 360 pages.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
