« Réseau somme-produit » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Définition ==
== Définition ==
Modèle graphique probabiliste dans lequel les nœuds terminaux représentent des distributions de probabilité univariées et les nœuds non terminaux représentent des combinaisons convexes (sommes pondérées) et des produits de fonctions de probabilité.
Modèle graphique probabiliste dans lequel les nœuds terminaux représentent des distributions de probabilité univariées et les nœuds non terminaux représentent des combinaisons convexes (sommes pondérées) et des produits de fonctions de probabilité.


== Français ==
== Français ==
'''Réseau somme-produit'''
'''réseau somme-produit'''
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''Sum-product network'''
'''sum-product network'''




Ligne 16 : Ligne 14 :
[https://deepai.org/publication/sum-product-networks-a-survey#:~:text=A%20sum-product%20network%20%28SPN%29%20is%20a%20probabilistic%20model%2C,combinations%20%28weighted%20sums%29%20and%20products%20of%20probability%20functions.  Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/publication/sum-product-networks-a-survey#:~:text=A%20sum-product%20network%20%28SPN%29%20is%20a%20probabilistic%20model%2C,combinations%20%28weighted%20sums%29%20and%20products%20of%20probability%20functions.  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:révision]]  
[[Catégorie:publication]]  
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]

Version du 25 avril 2021 à 20:01

Définition

Modèle graphique probabiliste dans lequel les nœuds terminaux représentent des distributions de probabilité univariées et les nœuds non terminaux représentent des combinaisons convexes (sommes pondérées) et des produits de fonctions de probabilité.

Français

réseau somme-produit

Anglais

sum-product network


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018

Source : DeepAI.org