« Machine à apprentissage extrême » : différence entre les versions
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Les poids de sortie du réseau de neurones sont calculés analytiquement par l'opération inverse généralisée en utilisant une matrice pseudo-inverse. | Les poids de sortie du réseau de neurones sont calculés analytiquement par l'opération inverse généralisée en utilisant une matrice pseudo-inverse de Moore-Penrose. | ||
La machine à apprentissage extrême n'est pas d'usage répandu en 2022 alors qu'elle a été inventée vers 2005. | La machine à apprentissage extrême n'est pas d'usage répandu en 2022 alors qu'elle a été inventée vers 2005. | ||
Version du 4 octobre 2022 à 15:50
Définition
La machine à apprentissage extrême est une architecture non-bouclée de réseau de neurones avec une unique couche cachée de neurones (genre perceptron), dont les neurones actifs sont choisis aléatoirement.
Compléments
Les poids de sortie du réseau de neurones sont calculés analytiquement par l'opération inverse généralisée en utilisant une matrice pseudo-inverse de Moore-Penrose.
La machine à apprentissage extrême n'est pas d'usage répandu en 2022 alors qu'elle a été inventée vers 2005.
Français
machine à apprentissage extrême
machine d'apprentissage extrême
réseau de neurones à apprentissage extrême
réseau neuronal à apprentissage extrême
Anglais
extreme learning machine
ELM
Source : Wikipedia Machine Learning
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki
