« Réseau de croyances profond » : différence entre les versions
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Version du 20 septembre 2022 à 13:32
Définition
En apprentissage automatique, un réseau de croyance profond (Deep Belief Network - DBN) est un modèle graphique génératif, ou encore une classe de réseau de neurones profonds, composé de plusieurs couches de variables latentes (unités cachées) avec des connexions entre les couches mais pas entre chaque couche.
Lorsqu'il est formé à un ensemble d'exemples sans supervision, un DBN peut apprendre à reconstruire de manière probabiliste ses entrées. Les couches agissent alors comme des détecteurs de caractéristiques. Après cette étape d'apprentissage, un DBN peut être davantage formé avec supervision pour effectuer la classification.
voir : Machine de Boltzman profonde
Français
réseau de croyances profond
Anglais
Deep Belief Network
DBN
Source: Qwerty wiki, Deep belief network.
Note: réseau de croyances profond désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
