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==Définition==
==Définition==
Machine de Boltzmann dont les connexions sont restreintes aux seules connexions entre neurones des couches cachées et les neurones des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement.
Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones [[stochastique]] récurrent et de [[champs de Markov|champ aléatoire de Markov]]. Dans une machine de Boltzmann, tous les [[neurone]]s d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.


Note : Une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés.
==Français==
'''machine de Boltzmann''


Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants.
'''réseau de Hopfield stochastique à unités cachées'''  
==Français==
'''machine de Boltzmann restreinte''' n.f.


'''machine boltzmannienne restreinte'''  n.f.
==Anglais==
==Anglais==
'''restricted Boltzmann machine'''
'''Boltzmann machine'''
 
==Sources==
 
[https://en.wikipedia.org/wiki/Boltzmann_machine Source : Wikipédia, ''Boltzmann machine''.]
 
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/boltzmann-machine Source : DeepAI ]


'''RBN'''
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 4 février 2024 à 13:35

Définition

Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones stochastique récurrent et de champ aléatoire de Markov. Dans une machine de Boltzmann, tous les neurones d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles.

Français

machine de Boltzmann

réseau de Hopfield stochastique à unités cachées

Anglais

Boltzmann machine

Sources

Source : Wikipédia, Boltzmann machine.

Source : DeepAI