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Dans le cadre d'un algorithme d'apprentissage supervisée, la réalité du terrain correspond à la bonne réponse. | |||
Il s'agit d'une méthode d'entraînement qui est essentielle au développement de modèles de langues utilisés, entre autres, en traduction automatique, en résumé automatique de texte et en sous-titrage automatique d'images. | |||
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[https://www. | [https://en.wikipedia.org/wiki/Teacher_forcing Source : Wikipedia (Teacher forcing) ] | ||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 ] | |||
[https://konfuzio.com/fr/donut-document-understanding/ Source : Elizaveta Ezhergina] | |||
[https://towardsdatascience.com/what-is-teacher-forcing-3da6217fed1c Source : Wanshun Wong] | |||
[https://machinelearningmastery.com/teacher-forcing-for-recurrent-neural-networks/ Source : machinelearningmastery.com ] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:30
Définition
Méthode d'entraînement de modèles de réseau de neurones récurrent qui utilise la réalité du terrain (« ground truth ») obtenue à une étape antérieure comme donnée d'entrée.
Compléments
Dans le cadre d'un algorithme d'apprentissage supervisée, la réalité du terrain correspond à la bonne réponse.
Il s'agit d'une méthode d'entraînement qui est essentielle au développement de modèles de langues utilisés, entre autres, en traduction automatique, en résumé automatique de texte et en sous-titrage automatique d'images.
Français
apprentissage dirigé
Anglais
teacher forcing
Sources
Source : Wikipedia (Teacher forcing)
Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018
Contributeurs: Imane Meziani, Jean Benoît Morel, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
