« Fonction exponentielle normalisée » : différence entre les versions

Version du 3 juin 2019 à 20:59

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.

Source: Wikipédia

Français

<poll> Choisissez parmi ces termes proposés : fonction exponentielle normalisée softmax </poll>

fonction exponentielle normalisée
fonction softmax

Anglais

softmax
full softmax

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org

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 == Définition ==
-La fonction exponentielle normalisée ou softmax fournit les probabilités pour chaque classe possible dans un modèle de classification à classes multiples. La somme des probabilités est de 1. Par exemple, softmax peut déterminer que la probabilité qu'une image particulière soit celle d'un chien est de 0,9, d'un chat de 0,08 et d'un cheval de 0,02. Également appelé softmax complet.
+Généralisation de la fonction logistique où chaque entrée de la fonction est normalisée, c'est-à-dire divisée par la somme des évaluations de la fonction logistique sur l'ensemble des entrées du domaine de la fonction.
+<br />
-À comparer à l'échantillonnage de candidats.
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+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_softmax Source: Wikipédia]
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 == Français ==
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-Discussion: Pour le moment, le terme privilégié est «fonction exponentielle normalisée».<br>
+'''fonction exponentielle normalisée'''<br />
+'''fonction softmax'''
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 == Anglais ==
-softmax
+'''softmax'''<br />
 '''full softmax '''
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 <br/>[https://datafranca.org/lexique/softmax/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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