« Couche cachée » : différence entre les versions


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==Définition==
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Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée ('''les caractéristiques''') et la couche de sortie (la prédiction). La seconde couche est une couche ''cachée'', en ce sens qu'elle n'a qu'une utilité intrinsèque pour le réseau de neurones et n'a pas de contact direct avec l'''extérieur''. Les fonctions d'activations sont en général non linéaires sur cette couche mais il n'y a pas de règle à respecter. Le choix de sa taille n'est pas implicite et doit être ajusté.
Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée (les caractéristiques) et la couche de sortie (la prédiction). La seconde couche est une couche ''cachée'', en ce sens qu'elle n'a qu'une utilité intrinsèque pour le réseau de neurones et n'a pas de contact direct avec l'extérieur. Les fonctions d'activations sont en général non linéaires sur cette couche mais il n'y a pas de règle à respecter. Le choix de sa taille n'est pas implicite et doit être ajusté.


Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.
Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.

Version du 19 juillet 2019 à 22:46

Définition

Couche synthétique d'un réseau de neurones entre la couche d'entrée (les caractéristiques) et la couche de sortie (la prédiction). La seconde couche est une couche cachée, en ce sens qu'elle n'a qu'une utilité intrinsèque pour le réseau de neurones et n'a pas de contact direct avec l'extérieur. Les fonctions d'activations sont en général non linéaires sur cette couche mais il n'y a pas de règle à respecter. Le choix de sa taille n'est pas implicite et doit être ajusté.

Un réseau de neurones se compose d'une ou plusieurs couches cachées.

Français

couche cachée n.f.

couche intermédiaire n.f.

Anglais

hidden layer


Source: Google machine learning glossary