Tanh
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La fonction tangente hyperbolique (Tanh) est une fonction d’activation non linéaire …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Apprentissage de similarité
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L’apprentissage de similarité se concentre sur l’entraînement de modèles pour …
Transformateurs de phrases
Definition
Les transformateurs de phrases sont des extensions des modèles de type Transformer …
Astuce de reparamétrisation
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L’astuce de reparamétrisation est une méthode fondamentale utilisée dans les …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio est une boîte à outils complète conçue pour faciliter le développement et …
Produit d'experts
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Le Produit d’Experts (PoE) est une méthode permettant de construire des …
Apprentissage de représentation multimodale
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L’apprentissage de représentation multimodale consiste à entraîner des modèles à …
Effondrement de mode
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Dans les GAN, l’effondrement de mode se produit lorsque le générateur apprend à …
Hypothèse de la variété
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Cette hypothèse explique pourquoi l’apprentissage profond fonctionne efficacement …
Réseau autoroutier
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Les réseaux autoroutiers sont conçus pour résoudre le problème de la disparition du …
Couche cachée
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Une couche cachée est constituée de neurones qui reçoivent des entrées des couches …
Matériel pour l'intelligence artificielle
Definition
Le matériel d’IA fait référence aux dispositifs de calcul spécialisés optimisés …
Accumulation des gradients
Definition
Cette stratégie d’optimisation permet d’entraîner des modèles …
Unité Récurrente à Portes (GRU)
Definition
Une Unité Récurrente à Portes (GRU) est une cellule spécialisée de réseau neuronal …
Apprentissage de fonctionnalités
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L’apprentissage de fonctionnalités, souvent associé à l’apprentissage …
Modèle basé sur l'énergie
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Les Modèles Basés sur l’Énergie (EBM) définissent une distribution de probabilité …
Adaptation de domaine
Definition
L’adaptation de domaine répond au défi lorsque les données d’entraînement et …
Double descente
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La double remise en cause le compromis traditionnel biais-variance en montrant que les …
Descente de gradient stochastique différentiellement privée
Definition
La DP-SGD est une variante de la Descente de Gradient Stochastique conçue pour protéger …
BERT
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BERT est une technique d’apprentissage automatique basée sur les transformateurs …
Normalisation par lot
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Cette méthode ajuste et met à l’échelle les activations pour avoir une moyenne …
AlphaChip
Definition
AlphaChip est un système d’IA spécialisé conçu pour automatiser et améliorer le …
Attaque adversariale
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Les attaques adversariales exploitent les vulnérabilités des réseaux de neurones en …
Vision
Definition
La vision par ordinateur (Computer Vision) est une branche de l’intelligence …
Connexion résiduelle
Definition
Les connexions résiduelles, également appelées connexions saut (skip connections), …
ReLU
Definition
La ReLU est largement utilisée dans les réseaux neuronaux profonds en raison de son …
Réseau de neurones récurrent
Definition
Les RNN sont conçus pour reconnaître des motifs dans des séquences de données, telles que …
Mémoire à court et long terme
Definition
Les réseaux LSTM résolvent le problème de disparition du gradient courant dans les RNN …
Dropout
Definition
Dans les réseaux de neurones, le dropout prévient le surapprentissage en supprimant …
Fonction d'activation
Definition
Une fonction d’activation introduit une non-linéarité dans un réseau neuronal, lui …
pré-entraîné
Definition
Un modèle pré-entraîné est un modèle d’IA fondamental qui a subi un entraînement …
basé sur la diffusion
Definition
Les modèles basés sur la diffusion sont une classe d’IA générative qui crée de …
Apprentissage par transfert
Definition
L’apprentissage par transfert exploite des modèles pré-entraînés pour améliorer les …
Pré-entraînement
Definition
Le pré-entraînement est une technique fondamentale en apprentissage profond où un modèle …
Réseau de neurones
Definition
Un réseau de neurones est une série d’algorithmes qui cherche à reconnaître les …
Attention multi-têtes
Definition
L’attention multi-têtes étend le mécanisme d’attention standard en …
Grand modèle de langage
Definition
Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle …
Diffusion
Definition
Les modèles de diffusion sont une classe d’IA générative qui apprennent à inverser …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) est un algorithme d’optimisation basé sur le …
Affinage
Definition
L’affinage consiste à prendre un modèle déjà entraîné sur un grand ensemble de …
Réseau neuronal convolutif
Definition
Les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) sont conçus pour apprendre automatiquement et de …
Mécanisme d'Attention
Definition
Un mécanisme d’attention permet à un modèle de pondérer dynamiquement …