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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.
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]]'''
Voir aussi '''[[autoencodeur variationnel]]''', '''[[machine de Boltzmann]]''', '''[[réseau d'inférence]]''', '''[[réseau de Hopfield]]''' et '''[[réseau de neurones artificiels]]'''


== Compléments ==
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Helmholtz_machine  Source : Wikipedia]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Helmholtz_machine  Source : Wikipedia]


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Version du 20 novembre 2024 à 14:14

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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, réseau d'inférence, réseau de Hopfield 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

Source : Medium

Source : ScienceDirect

Source : Wikipedia

Contributeurs: Arianne