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==Définition==
En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.


== en construction ==
Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, mais est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).
[[Catégorie:Vocabulary]]
[[Catégorie:Apprentissage machine]]
[[Catégorie:UNSW]]


Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.


== Définition ==
== Français ==
xxxxxxx
'''Minimum local ''' <small> masculin </small>


== Français ==
'''Minima locaux ''' <small> masculin </small>
xxxxxxx
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''local minimum'''
'''Local minimum'''
 
 
<small>


The function<center>φ(''x'') = 1/(1 + exp(–''x''))</center>which, when graphed, looks rather like a smoothed version of the step function<center>step(''x'') = 0 if ''x'' < 0, = 1 if ''x'' ≥ 0</center><br /><center></center>
[http://standoutpublishing.com/g/local-minimum.html    Source : Standoutpublishing ]


[https://arxiv.org/abs/1611.06310  Source :  Cornell University ]


It is used to transform the total net input of an artificial neuron in some implementations of backprop-trained networks.
[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary] 


A related function, also sometimes used in backprop-trained networks, is 2φ(''x'')–1, which can also be expressed as tanh(''x''/2). tanh(''x''/2) is, of course, a smoothed version of the step function which jumps from –1 to 1 at ''x'' = 0, i.e. the function which = –1 if ''x'' < 0, and = 1 if ''x'' ≥ 0.


<small>


[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary] ]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Scotty2]]

Version du 28 mai 2020 à 20:45

Définition

En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, mais est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé minimum local. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: minima locaux.

Français

Minimum local masculin

Minima locaux masculin

Anglais

Local minimum


Source : Standoutpublishing

Source : Cornell University

Source : UNWS machine learning dictionary



Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache