« Fonction exponentielle normalisée » : différence entre les versions
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Source : Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de | Source: Droniou, Alain (2015). ''Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome'', thèse de doctorat, Université Pierre et Marie | ||
l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie | |||
Curie - Paris VI, 201 pages. | Curie - Paris VI, 201 pages. | ||
Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). Introduction au Machine Learning, Paris, Dunod, 240 pages. | Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). ''Introduction au Machine Learning'', Paris, Dunod, 240 pages. | ||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:40
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.
Français
fonction exponentielle normalisée
fonction softmax
Anglais
softmax
full softmax
Sources
Source: Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.
Source: Azencott, Chloé-Agathe (2018). Introduction au Machine Learning, Paris, Dunod, 240 pages.
Source: Google machine learning glossary
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
