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== Définition ==
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Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage non non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].
Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’[[apprentissage supervisé]], l’[[apprentissage non supervisé]] et l’[[apprentissage par renforcement]].


Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : '''le nombre de couches''', le '''type de chaque couche''', le '''nombre de neurones''' qui composent chaque couche.
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'''deep network  '''
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Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Note: '''réseau de neurones profond'''; '''réseau neuronal profond''' et '''RNP''' sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:14

Définition

Réseau neuronal comportant des millions de neurones, répartis en plusieurs dizaines de couches et utilisés en apprentissage profond pour l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Dans ces architectures mathématiques, chaque neurone effectue des calculs simples mais les données d’entrées passent à travers plusieurs couches de calcul avant de produire une sortie. Les résultats de la première couche de neurones servent d’entrée au calcul de la couche suivante et ainsi de suite. Il est possible de jouer sur les différents paramètres de l’architecture du réseau : le nombre de couches, le type de chaque couche, le nombre de neurones qui composent chaque couche.

Français

réseau de neurones profond

réseau neuronal profond

réseau profond

Anglais

deep neural network

DNN

deep NN

deep neural net

deep network

Sources

Source: Data Analytics Post, Réseau de neurones profond.

Source : TERMIUM Plus

Note: réseau de neurones profond; réseau neuronal profond et RNP sont des désignations validées par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.


GRAND DICTIONAIRE TERMINOLOGIQUE
Source : Ce terme provient de La Vitrine linguistiquede l'Office québécois de la langue française.