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== Définition ==
==Définition==
Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.
Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.


== Français ==
==Français==
'''fonction exponentielle normalisée''' n.f.
'''fonction exponentielle normalisée'''   loc. nom. f.


'''fonction softmax'''  n.f.
'''fonction softmax'''  n.f.


== Anglais ==
==Anglais==
'''softmax'''
'''softmax'''


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Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). ''Introduction au Machine Learning'', Paris, Dunod, 240 pages.  
Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). ''Introduction au Machine Learning'', Paris, Dunod, 240 pages.  


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'' ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_softmax Source: Wikipédia]
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Version du 6 juillet 2019 à 16:20


Définition

Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.

Français

fonction exponentielle normalisée loc. nom. f.

fonction softmax n.f.

Anglais

softmax

full softmax


Source: Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.

Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). Introduction au Machine Learning, Paris, Dunod, 240 pages.

Source: Google machine learning glossary

Source: Wikipédia

Source: Termino