« Minimum local » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:38

Définition

Point d’une fonction de valeur minimale, mais qui ne correspond pas au minimum global de la même fonction.

Note - Un réseau de neurones en cours d’entraînement se retrouve parfois piégé dans un minimum local. Souvent, le seul moyen pour y remédier est de reprendre l’entraînement avec de nouveaux paramètres aléatoires.

Français

Minimum local

Minima locaux

Anglais

Local minimum

Sources

Source : Standoutpublishing

Source : Cornell University

Source : UNWS machine learning dictionary

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+==Définition==
+Point d’une fonction de valeur minimale, mais qui ne correspond pas au minimum global de la même fonction.
-== en construction ==
+Note - Un réseau de neurones en cours d’entraînement se retrouve parfois piégé dans un minimum local. Souvent, le seul moyen pour y remédier est de reprendre l’entraînement avec de nouveaux paramètres aléatoires.
-[[Catégorie:Vocabulary]]
-[[Catégorie:Apprentissage machine]]
-[[Catégorie:UNSW]]
+== Français ==
+'''Minimum local '''
-== Définition ==
+'''Minima locaux '''
-xxxxxxx
-== Français ==
-xxxxxxx
 == Anglais ==
-'''local minimum'''
+'''Local minimum'''
+==Sources==
-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]]