« Fonction exponentielle normalisée » : différence entre les versions

Version du 30 avril 2019 à 02:03

Domaine

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.

À comparer à l'échantillonnage de candidats.

Français

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

Discussion:

Pour le moment, le terme privilégié est «fonction exponentielle normalisée».

Anglais

softmax

full softmax

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org

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 == Définition ==
-Fonction qui 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.
+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.
 À comparer à l'échantillonnage de candidats.
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 == Français ==
-''' softmax'''
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-'''softmax complet'''
+fonction exponentielle normalisée
+softmax
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+<h3>Discussion:</h3> Pour le moment, le terme privilégié est «fonction exponentielle normalisée».<br>
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 == Anglais ==
+softmax
-'''  softmax'''
 '''full softmax '''

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