« Machine à apprentissage extrême » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Les extreme learning machines sont des réseaux neuronaux à anticipation pour la classification, la régression, le regroupement, l'approximation clairsemée, la compression et l'apprentissage de caractéristiques avec une couche unique ou plusieurs couches de nœuds cachés, où les paramètres des nœuds cachés (et pas seulement les poids reliant les entrées aux nœuds cachés) ne doivent pas être réglés.


== Français ==
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== Anglais ==
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''' Extreme learning machine'''
'''extreme learning machine'''


Extreme learning machines are feedforward neural networks for classification, regression, clustering, sparse approximation, compression and feature learning with a single layer or multiple layers of hidden nodes, where the parameters of hidden nodes (not just the weights connecting inputs to hidden nodes) need not be tuned. These hidden nodes can be randomly assigned and never updated (i.e. they are random projection but with nonlinear transforms), or can be inherited from their ancestors without being changed. In most cases, the output weights of hidden nodes are usually learned in a single step, which essentially amounts to learning a linear model. The name "extreme learning machine" (ELM) was given to such models by its main inventor Guang-Bin Huang.
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Version du 22 octobre 2021 à 15:04

Définition

Les extreme learning machines sont des réseaux neuronaux à anticipation pour la classification, la régression, le regroupement, l'approximation clairsemée, la compression et l'apprentissage de caractéristiques avec une couche unique ou plusieurs couches de nœuds cachés, où les paramètres des nœuds cachés (et pas seulement les poids reliant les entrées aux nœuds cachés) ne doivent pas être réglés.

Français

XXXXXXXXX

Anglais

extreme learning machine

Source : Wikipedia Machine Learning

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Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki