: Vocabulaire du TAL: poids

... > apprentissage automatique > modèle d'apprentissage automatique > modèle de réseaux de neurones > neurone > poids

... > apprentissage automatique > modèle d'apprentissage automatique > paramètre > paramètre entraînable > poids

poids

Nombre qui constitue un paramètre ajustable de la fonction d'activation d'un neurone et dont le rôle est de multiplier les valeurs reçues en entrée de ce même neurone. (ARTES)

Un neurone est une fonction non linéaire, paramétrée, à valeurs bornées. […] La fonction f peut être paramétrée de manière quelconque. Deux types de paramétrage sont fréquemment utilisés : les paramètres sont attachés aux variables du neurone : la sortie du neurone est une fonction non linéaire d’une combinaison des variables {xi} pondérées par les paramètres {wi}, qui sont alors souvent désignés sous le nom de « poids » ou, en raison de l’inspiration biologique des réseaux de neurones, « poids synaptiques ». Conformément à l’usage (également inspiré par la biologie), cette combinaison linéaire sera appelée « potentiel » dans tout cet ouvrage. Le potentiel v le plus fréquemment utilisé est la somme pondérée, à laquelle s’ajoute un terme constant ou « biais ». (Dreyfus, G. and al., Apprentissage statistique : réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, 2008)

Ces poids constituent les paramètres du modèle devant être estimés au cours de l'apprentissage. (Tellier & Dupont, 2013)
Ces poids sont les paramètres du modèle et sont estimés lors de la phase d'apprentissage. (Constant, Sigogne & Watrin, 2012)
De manière générale, le poids associé à une feature d'un CRF représente son pouvoir discriminant. (Tellier & Dupont, 2013)
Le poids d'un mot représente à la fois son importance et le fait qu'il est discriminant ou non. (Semmar, Zennaki & Laib, 2016)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-ZZNDG83X-L

RDF/XML TURTLE JSON-LD Dernière modification le 10/06/2024

Loterre