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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.
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== Définition ==
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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.


== Français ==
== Français ==
'''apprentissage dirigé'''
'''apprentissage dirigé'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''teacher forcing'''
'''teacher forcing'''
==Sources==
[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 ]


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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[https://www.apprentissageprofond.org/  Source: L'apprentissage profond. Éd.Massot 2018 ]

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

Source : Elizaveta Ezhergina

Source : Wanshun Wong

Source : machinelearningmastery.com