« Réseau de neurones profond » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte — « <!--GDT--> » par « ») |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour concevoir des mécanismes d’'''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9 apprentissage supervisés]''' et '''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 non supervisés]'''. | Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour concevoir des mécanismes d’'''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9 apprentissage supervisés]''' et '''[https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 non supervisés]'''. | ||
| Ligne 10 : | Ligne 4 : | ||
Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche. | Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche. | ||
== Français == | == Français == | ||
'''réseau de neurones profond ''' | '''réseau de neurones profond ''' <small> loc. nom. masc. </small> | ||
'''réseau neuronal profond''' | '''réseau neuronal profond''' <small> loc. nom. masc. </small> | ||
''' réseau profond''' | ''' réseau profond''' <small> loc. nom. masc. </small> | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
| Ligne 28 : | Ligne 22 : | ||
<small> | <small> | ||
| Ligne 37 : | Ligne 29 : | ||
Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | ||
[[Category:intelligence artificielle]] | |||
[[Catégorie:Termium]] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Version du 8 mai 2020 à 17:39
Définition
Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour concevoir des mécanismes d’apprentissage supervisés et non supervisés.
Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : le nombre de couches, le type de chaque couche, le nombre de neurones qui composent chaque couche.
Français
réseau de neurones profond loc. nom. masc.
réseau neuronal profond loc. nom. masc.
réseau profond loc. nom. masc.
Anglais
deep neural network
DNN
deep NN
deep neural net
deep network
Source: Data Analytics Post, Réseau de neurones profond.
Note: réseau de neurones profond; réseau neuronal profond et RNP sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
