« Machine à apprentissage extrême » : différence entre les versions

Version du 4 octobre 2022 à 17:02

Définition

La machine à apprentissage extrême est une architecture non-bouclée de réseau de neurones avec une unique couche cachée de neurones (genre perceptron), dont les neurones actifs sont choisis aléatoirement et les poids de sortie sont calculés analytiquement en utilisant une matrice pseudo-inverse de Moore-Penrose.

Compléments

La machine à apprentissage extrême n'est pas d'usage répandu en 2022 alors qu'elle a été inventée vers 2005.

Français

machine à apprentissage extrême

machine d'apprentissage extrême

réseau de neurones à apprentissage extrême

réseau neuronal à apprentissage extrême

Anglais

extreme learning machine

ELM

Source : Wikipedia Machine Learning

Source : Extreme learning machine: Theory and applications

Source : Definir-tech.com

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 == Définition ==
-La machine à apprentissage extrême est une architecture non-bouclée de réseau de neurones avec une unique couche cachée de neurones (genre perceptron), dont les neurones actifs sont choisis aléatoirement et les poids de sortie sont calculés analytiquement par l'opération d'inversion généralisée en utilisant une matrice pseudo-inverse de Moore-Penrose.
+La machine à apprentissage extrême est une architecture non-bouclée de réseau de neurones avec une unique couche cachée de neurones (genre perceptron), dont les neurones actifs sont choisis aléatoirement et les poids de sortie sont calculés analytiquement en utilisant une matrice pseudo-inverse de Moore-Penrose.
 ==Compléments==