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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
XXXXXXXXX
Leabra est l'acronyme d'algorithme local, dirigé par l'erreur et associatif, biologiquement réaliste. Il s'agit d'un modèle d'apprentissage qui représente un équilibre entre l'apprentissage hébbien et l'apprentissage par l'erreur avec d'autres caractéristiques dérivées des réseaux.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''Leabra'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Leabra'''
'''Leabra'''
 
Leabra stands for local, error-driven and associative, biologically realistic algorithm. It is a model of learning which is a balance between Hebbian and error-driven learning with other network-derived characteristics. This model is used to mathematically predict outcomes based on inputs and previous learning influences. This model is heavily influenced by and contributes to neural network designs and models. This algorithm is the default algorithm in emergent (successor of PDP++) when making a new project, and is extensively used in various simulations.
 
 


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[https://en.wikipedia.org/wiki/Leabra Source :  Source : Wikipedia  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Leabra   Source : Wikipedia  ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]

Version du 26 octobre 2021 à 10:28

Définition

Leabra est l'acronyme d'algorithme local, dirigé par l'erreur et associatif, biologiquement réaliste. Il s'agit d'un modèle d'apprentissage qui représente un équilibre entre l'apprentissage hébbien et l'apprentissage par l'erreur avec d'autres caractéristiques dérivées des réseaux.

Français

Leabra

Anglais

Leabra

Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

Contributeurs: Claire Gorjux, wiki