« Couche d’autoroute » : différence entre les versions
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The International Conference for Machine Learning, a top-tier machine learning conference. | The International Conference for Machine Learning, a top-tier machine learning conference. | ||
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Version du 18 juin 2019 à 11:03
Apprentissage profond
Apprentissage automatique
Définition
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En apprentissage automatique, une couche d’autoroute constitue une approche permettant d’optimiser les réseaux et d’en augmenter la profondeur. Les réseaux routiers utilisent des mécanismes de synchronisation appris pour réguler le flux d'informations, inspirés des réseaux de neurones récurrents à mémoire à court terme (LSTM).
Les mécanismes de déclenchement permettent aux réseaux de neurones d'avoir des chemins pour l'information à suivre à travers différentes couches ("autoroutes de l'information").
Les couche d’autoroute ont été utilisés dans le cadre de tâches d’étiquetage de séquence de texte et de reconnaissance de la parole
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Une couche d’autoroute est un type de couche de réseau neuronal qui utilise un mécanisme de déclenchement pour contrôler le flux d'informations à travers une couche. L’empilement de plusieurs couches d’autoroutes permet de former des réseaux très profonds. Les couche d’autoroute fonctionnent en apprenant une fonction de synchronisation qui choisit les parties des entrées à traverser et celles à traverser une fonction de transformation, telle qu'une couche affine standard, par exemple.
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Français
couche d’autoroute
couche autoroute
Anglais
Highway Layer
The International Conference for Machine Learning, a top-tier machine learning conference.
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
