« Machine de Boltzmann restreinte » : différence entre les versions


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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.
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.  
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.     
Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants.     

Version du 6 juillet 2019 à 16:07


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 loc. nom. f.

machine boltzmannienne restreinte loc. nom.f.


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.

Source : Termino