« Réseau récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme » : différence entre les versions


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== Définition ==
==Définition==
Réseau de neurones récurrent bidirectionnel dont les neurones comportent plusieurs mécanismes internes (une cellule mémoire, une porte d'entrée, une porte de sortie et une porte d'oubli) permettant de tenir compte à la fois des dépendances (courtes et longues) dans les séquences de données.
Réseau de neurones récurrent bidirectionnel dont les neurones comportent plusieurs mécanismes internes (une cellule mémoire, une porte d'entrée, une porte de sortie et une porte d'oubli) permettant de tenir compte à la fois des dépendances (courtes et longues) dans les séquences de données.


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Note: il s'agit d'un mécanisme de « longue mémoire à court terme ».
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Note<br>


Il faut noter qu'il s'agit d'un mécanisme de longue mémoire à court terme.
==Français==
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'''réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court terme'''  <small>loc. nom. masc. </small>


== Français ==
'''réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court-terme''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court terme''' <br>
'''réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court-terme'''<br>
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À éviter : <br>
'''biMCLT'''
réseau de neurone récurrent bidirectionnel à mémoire court et long terme <br>
réseau de neurone récurrent bidirectionnel à long/court terme<br>
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Source : Rivest, François (2009). Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations, thèse de doctorat, Université de Montréal, 339 pages.<br>


Source : Baccouche, Moez (2013). Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classifica-tion automatique de séquences vidéo, thèse de doctorat, INSA de Lyon, 194 pages.<br>
À éviter :  
« réseau de neurone récurrent bidirectionnel à mémoire court et long terme 
et « réseau de neurone récurrent bidirectionnel à long/court terme ».


== Anglais ==


==Anglais==
'''bidirectional long short-term memory'''
'''bidirectional long short-term memory'''
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'''bi-directional long short-term memory'''
'''bi-directional long short-term memory'''
<br>
 
'''biLSTM'''
'''biLSTM'''
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Source: Rivest, François (2009). ''Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 339 pages.<br>
Source: Baccouche, Moez (2013). ''Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classifica-tion automatique de séquences vidéo'', thèse de doctorat, INSA de Lyon, 194 pages.<br>
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]

Version du 10 juillet 2019 à 01:20


Définition

Réseau de neurones récurrent bidirectionnel dont les neurones comportent plusieurs mécanismes internes (une cellule mémoire, une porte d'entrée, une porte de sortie et une porte d'oubli) permettant de tenir compte à la fois des dépendances (courtes et longues) dans les séquences de données.

Note: il s'agit d'un mécanisme de « longue mémoire à court terme ».

Français

réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court terme loc. nom. masc.

réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire à court-terme loc. nom. masc.

biMCLT

À éviter : « réseau de neurone récurrent bidirectionnel à mémoire court et long terme et « réseau de neurone récurrent bidirectionnel à long/court terme ».


Anglais

bidirectional long short-term memory

bi-directional long short-term memory

biLSTM


Source: Rivest, François (2009). Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations, thèse de doctorat, Université de Montréal, 339 pages.

Source: Baccouche, Moez (2013). Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classifica-tion automatique de séquences vidéo, thèse de doctorat, INSA de Lyon, 194 pages.

Source: Termino