@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
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  skos:prefLabel "Neural networks models"@en, "modèles de réseaux de neurones"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower ltk:-VLKCTXNQ-J .

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  skos:prefLabel "denoising autoencoder"@en, "autoencodeur débruiteur"@fr ;
  a skos:Concept ;
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  skos:prefLabel "PIXEL"@en, "PIXEL"@fr ;
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  skos:inScheme ltk: ;
  skos:altLabel "auto-encodeur"@fr, "autoassociateur"@fr, "auto-associateur"@fr ;
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  skos:prefLabel "autoencodeur"@fr, "autoencoder"@en ;
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  skos:narrower ltk:-N4NJQ7FF-M ;
  skos:definition "An autoencoder is a type of artificial neural network used to learn efficient codings of unlabeled data (unsupervised learning) (Wikipedia, retrieved 07/02/2021)."@en, "Un autoencodeur est un type de réseau de neurones artificiels utilisé pour apprendre des codages efficaces de données non étiquetées (apprentissage non supervisé). (Wikipédia, récupéré le 07/02/2021)."@fr ;
  skos:broader ltk:-R1C8NPZ1-K ;
  dc:bibliographicCitation "• Kramer, M. A. (1991). Nonlinear principal component analysis using autoassociative neural networks. AIChE Journal, 37(2), 233‑243.  <a href=\"https://doi.org/10.1002/aic.690370209\">https://doi.org/10.1002/aic.690370209</a>." .