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== Définition ==
== Définition ==
Coefficient d'une caractéristique d'un modèle linéaire, ou frontière d'un réseau profond. L'entraînement d'un modèle linéaire vise à déterminer la pondération idéale de chaque caractéristique. Si la pondération est égale à 0, la caractéristique correspondante ne contribue pas au modèle.
Dans un [[réseau de neurones artificiels]], valeurs numériques attribuées aux nombreuses entrées binaires d'un neurone. Les poids sont ajustés pendant l'entraînement du réseau sur les données.
 
== Compléments ==
Les poids sont d'abord initialisés aléatoirement au début du processus et sont ensuite modifiés pendant l'entraînement sur les données.  
 
La valeur numérique du poids est un nombre à virgule flottante entre -1 et 1 alors que les entrées du neurones prennent des valeurs entières 0 ou 1.  


== Français ==
== Français ==
'''pondération'''
'''poids'''  
'''poids'''  


'''facteur de pondération'''
'''pondération'''
 
'''facteur de saturation'''
 
'''coefficient de pondération'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' weight'''
'''weight'''
 
'''weighting coefficient'''  


'''weighting factor'''
==Sources==
[https://catalogue.edulib.org/fr/cours/VIARENA/  Source : Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles (VIARENA) ]


<small>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2 Source : ISI Glossaire ]


[http://isi.cbs.nl/glossary/term3505.htm Source : ISI ]
[https://isi.cbs.nl/glossary/term3505.htm   Source : ISI Glossaire ]


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Apprentissage profond]]

Dernière version du 22 avril 2024 à 12:08

Définition

Dans un réseau de neurones artificiels, valeurs numériques attribuées aux nombreuses entrées binaires d'un neurone. Les poids sont ajustés pendant l'entraînement du réseau sur les données.

Compléments

Les poids sont d'abord initialisés aléatoirement au début du processus et sont ensuite modifiés pendant l'entraînement sur les données.

La valeur numérique du poids est un nombre à virgule flottante entre -1 et 1 alors que les entrées du neurones prennent des valeurs entières 0 ou 1.

Français

poids

pondération

Anglais

weight

Sources

Source : Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles (VIARENA)

Source : Google machine learning glossary

Source : ISI Glossaire

Source : ISI Glossaire