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Le réservoir computing est un cadre de calcul qui peut être considéré comme une extension des réseaux de neurones.
 
Typiquement, un signal d'entrée est introduit dans une partie fixe (aléatoire) d'un système dynamique appelé reservoir;. Ensuite, un simple  mécanisme readout est formé pour lire l'état du réservoir et la carte à la sortie désirée. Le principal avantage est que la formation est effectuée uniquement au stade de la lecture et que le réservoir est fixe. Machines à l’état liquide  et nets état d’écho travaux  sont deux grands types de calcul du réservoir.  Une caractéristique importante de ce système est qu’il peut utiliser le pouvoir de calcul du système s naturellement disponible , qui est différent du réseau de neurones s , et il réduit le coût de calcul.




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[https://www.apprentissageprofond.org/  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
[https://www.apprentissageprofond.org/  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
[https://www.24pm.com/117-definitions/480-reservoir-computing  Source : 24pm Academy]

Version du 10 mars 2020 à 16:26

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Définition

Le réservoir computing est un cadre de calcul qui peut être considéré comme une extension des réseaux de neurones.

Typiquement, un signal d'entrée est introduit dans une partie fixe (aléatoire) d'un système dynamique appelé reservoir;. Ensuite, un simple  mécanisme readout est formé pour lire l'état du réservoir et la carte à la sortie désirée. Le principal avantage est que la formation est effectuée uniquement au stade de la lecture et que le réservoir est fixe. Machines à l’état liquide  et nets état d’écho travaux  sont deux grands types de calcul du réservoir.  Une caractéristique importante de ce système est qu’il peut utiliser le pouvoir de calcul du système s naturellement disponible , qui est différent du réseau de neurones s , et il réduit le coût de calcul.


Français

machine à réservoir


Anglais

reservoir computing

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018

Source : 24pm Academy