« Carte auto adaptative » : différence entre les versions


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Elles sont utilisées pour cartographier un espace réel, c'est-à-dire pour étudier la répartition de données dans un espace à grande dimension. En pratique, cette cartographie peut servir à réaliser des tâches de discrétisation, quantification vectorielle ou classification.
Elles sont utilisées pour cartographier un espace réel, c'est-à-dire pour étudier la répartition de données dans un espace à grande dimension. En pratique, cette cartographie peut servir à réaliser des tâches de discrétisation, quantification vectorielle ou classification.
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==Français ==
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'''cartes de Kohonen'''  n.f.
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==Anglais==
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'''self organizing maps '''
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Carte_auto_adaptative Source : Wikipedia IA]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Carte_auto_adaptative Source : Wikipedia IA]
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Version du 15 juin 2019 à 20:35

Domaine

Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels

Définition

Les cartes auto adaptatives, cartes auto-organisatrices ou cartes topologiques forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non-supervisées.

Elles sont souvent désignées par le terme anglais self organizing maps (SOM), ou encore cartes de Kohonen du nom du statisticien ayant développé le concept en 1984. La littérature utilise aussi les dénominations : « réseau de Kohonen », « réseau auto-adaptatif » ou « réseau auto-organisé ».

Elles sont utilisées pour cartographier un espace réel, c'est-à-dire pour étudier la répartition de données dans un espace à grande dimension. En pratique, cette cartographie peut servir à réaliser des tâches de discrétisation, quantification vectorielle ou classification.

Français

cartes auto adaptatives n.f.

cartes auto-organisatrices n.f.

cartes de Kohonen n.f.

Anglais

self organizing maps



Source : Wikipedia IA