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== Définition ==
== Définition ==
Méthode d'entraînement de modèles de [[réseau de neurones récurrent]] qui utilise la réalité du terrain (« ground truth ») à une étape antérieure comme donnée d'entrée.  
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 ==
== Compléments ==
Dans le cadre d'un algorithme d'apprentissage supervisée, la valeur vraie correspond à une bonne réponse.  
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.
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.

Version du 5 décembre 2023 à 15:52

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



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