« Propagation des convictions » : différence entre les versions
(Page créée avec « == Domaine == category:Vocabulaire Catégorie:Wikipedia-IA Catégorie:Intelligence artificielle Catégorie:Apprentissage automatique [[Catégorie:scotty]... ») Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Domaine == | ==Domaine== | ||
[[category:Vocabulaire]] | [[category:Vocabulaire]] | ||
[[Catégorie:Wikipedia-IA]] | [[Catégorie:Wikipedia-IA]] | ||
| Ligne 8 : | Ligne 8 : | ||
<br> | <br> | ||
== Définition == | ==Définition== | ||
La propagation des convictions (Belief Propagation | La propagation des convictions (''Belief Propagation''), aussi connue comme la transmission de message somme-produit, est un algorithme à passage de message pour effectuer des inférences sur des modèles graphiques, tels que les réseaux Bayésiens et les champs de Markov. Il calcule la distribution marginale de chaque nœud « non-observé » conditionnée sur les nœuds observés. La propagation des convictions est couramment utilisée dans l'intelligence artificielle et la théorie de l'information et a fait la preuve empirique de son succès dans de nombreuses applications, y compris la faible densité de contrôle de parité codes, les turbo codes, approximer l'énergie libre, et les modèles de satisfaisabilité. | ||
==Français== | |||
== Français == | |||
'''Propagation des convictions''' | '''Propagation des convictions''' | ||
| Ligne 19 : | Ligne 18 : | ||
== Anglais == | ==Anglais== | ||
'''Belief Propagation''' | '''Belief Propagation''' | ||
| Ligne 25 : | Ligne 24 : | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Propagation_des_convictions | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Propagation_des_convictions Source : Wikipedia IA] | ||
Version du 20 mai 2019 à 21:44
Domaine
Définition
La propagation des convictions (Belief Propagation), aussi connue comme la transmission de message somme-produit, est un algorithme à passage de message pour effectuer des inférences sur des modèles graphiques, tels que les réseaux Bayésiens et les champs de Markov. Il calcule la distribution marginale de chaque nœud « non-observé » conditionnée sur les nœuds observés. La propagation des convictions est couramment utilisée dans l'intelligence artificielle et la théorie de l'information et a fait la preuve empirique de son succès dans de nombreuses applications, y compris la faible densité de contrôle de parité codes, les turbo codes, approximer l'énergie libre, et les modèles de satisfaisabilité.
Français
Propagation des convictions
Anglais
Belief Propagation
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
