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==Définition==
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Une machine de Boltzmann (également appelée réseau de Hopfield stochastique à unités cachées) est un type de réseau de neurones stochastique récurrent et de champ aléatoire de Markov. Les machines 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 (à condition de disposer du temps nécessaire) de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles. Les machines Boltzmann à connectivité non contrainte ne se sont pas révélées utiles pour les problèmes pratiques d'apprentissage ou d'inférence, mais si la connectivité est correctement contrainte, l'apprentissage peut être rendu suffisamment efficace pour être utile pour les problèmes pratiques.
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.
 
==Français==
==Français==
'''machine de Boltzmann''' n.f.
'''machine de Boltzmann'''  
 
'''réseau de Hopfield stochastique à unités cachées''' 
 
==Anglais==
==Anglais==
'''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 ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Boltzmann_machine  Source: Wikipedia]
[[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