« Machine de Boltzmann » : différence entre les versions

Dernière version du 27 septembre 2024 à 13:29

Définition

Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones stochastique récurrent et de champ aléatoire de Markov. Dans une machine de Boltzmann, tous les neurones d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.

Français

machine de Boltzmann

réseau de Hopfield stochastique à unités cachées

Anglais

Boltzmann machine

Sources

Source : Wikipédia, Boltzmann machine.

Source : DeepAI

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 ==Définition==
-Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones [[stochastique]] récurrent et de [[champs de Markov|champ aléatoire de Markov]]. Dans une machine de Boltzmann, tous les [[neurone]]s d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.
+Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones '''[[stochastique]]''' récurrent et de '''[[champs de Markov|champ aléatoire de Markov]]'''. Dans une machine de Boltzmann, tous les '''[[neurone|neurones]]''' d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.
 ==Français==

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