« Machine de Helmholtz » : différence entre les versions
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La machine de Helmholtz est un type de réseau neuronal artificiel doté d'une architecture multicouche et pouvant être entraîné par un algorithme d''''[[apprentissage non supervisé]]''' tel que l''''[[algorithme wake-sleep]]'''. La machine apprend d'abord à générer elle-même les données entrantes, c'est-à-dire à s'auto-organiser, au lieu de les classer. | |||
Voir aussi '''[[machine de Boltzmann]]''', '''[[Hopfield Network]]''' | Voir aussi '''[[autoencodeur variationnel]]''', '''[[machine de Boltzmann]]''', '''[[Hopfield Network]]''', '''[[réseau d'inférence]]''' et '''[[réseau de neurones artificiels]]''' | ||
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La machine de Helmholtz est un précurseur des autoencodeurs variationnels. | |||
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''Helmholtz machine is a type of artificial neural network with a multilayer architecture trainable by an unsupervised learning algorithm such as the wake sleep algorithm. It learns first how to generate the incoming data for itself, in other words, to self-organize instead of classifying the data.'' | ''Helmholtz machine is a type of artificial neural network with a multilayer architecture trainable by an unsupervised learning algorithm such as the wake sleep algorithm. It learns first how to generate the incoming data for itself, in other words, to self-organize instead of classifying the data.'' | ||
Version du 20 novembre 2024 à 14:05
en construction
Définition
La machine de Helmholtz est un type de réseau neuronal artificiel doté d'une architecture multicouche et pouvant être entraîné par un algorithme d'apprentissage non supervisé tel que l'algorithme wake-sleep. La machine apprend d'abord à générer elle-même les données entrantes, c'est-à-dire à s'auto-organiser, au lieu de les classer.
Voir aussi autoencodeur variationnel, machine de Boltzmann, Hopfield Network, réseau d'inférence et réseau de neurones artificiels
Compléments
La machine de Helmholtz contient deux réseaux : un réseau de reconnaissance ascendant et un réseau de génération descendant.
La machine de Helmholtz est un précurseur des autoencodeurs variationnels.
Français
machine de Helmholtz
Anglais
Helmholtz machine
Helmholtz machine is a type of artificial neural network with a multilayer architecture trainable by an unsupervised learning algorithm such as the wake sleep algorithm. It learns first how to generate the incoming data for itself, in other words, to self-organize instead of classifying the data.
It contains two networks: a bottom-up recognition one and a top-down generation one.
The Helmholtz machine is a precursor to variational autoencoders.
Source
Contributeurs: Arianne
