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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Coefficient d'une caractéristique d'un modèle linéaire, ou frontière d'un réseau profond. L'entraînement d'un modèle linéaire vise à déterminer la pondération idéale de chaque caractéristique. Si la pondération est égale à 0, la caractéristique correspondante ne contribue pas au modèle.
Dans un [[réseau de neurones artificiels]], valeurs numériques attribuées aux nombreuses entrées binaires d'un [[neurone artificiel|neurone]]. Les poids sont ajustés pendant l'entraînement du réseau sur les [[données]].  


== Compléments ==
Les poids sont d'abord initialisés aléatoirement au début du processus et sont ensuite modifiés pendant l'entraînement sur les données.


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La valeur numérique du poids est un nombre à virgule flottante entre -1 et 1 alors que les entrées du neurones prennent des valeurs entières 0 ou 1.  
== Termes privilégiés ==
=== pondération n.f.===


== Français ==
'''poids'''


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'''pondération'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''weight'''


===  weight===
==Español==


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''''' peso '''''
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''En una red neuronal artificial, valores numéricos asignados a las numerosas entradas binarias de una neurona. Los pesos se ajustan a medida que la red se entrena con los datos.''
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
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==Sources==
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[https://catalogue.edulib.org/fr/cours/VIARENA/  Source : Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles (VIARENA) ]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/   Source : Google machine learning glossary ]
 
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2  Source : ISI Glossaire ]
 
[https://isi.cbs.nl/glossary/term3505.htm  Source : ISI Glossaire ]
 
{{Modèle:101}}
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:101]]

Dernière version du 22 juillet 2025 à 15:13

Définition

Dans un réseau de neurones artificiels, valeurs numériques attribuées aux nombreuses entrées binaires d'un neurone. Les poids sont ajustés pendant l'entraînement du réseau sur les données.

Compléments

Les poids sont d'abord initialisés aléatoirement au début du processus et sont ensuite modifiés pendant l'entraînement sur les données.

La valeur numérique du poids est un nombre à virgule flottante entre -1 et 1 alors que les entrées du neurones prennent des valeurs entières 0 ou 1.

Français

poids

pondération

Anglais

weight

Español

peso

En una red neuronal artificial, valores numéricos asignados a las numerosas entradas binarias de una neurona. Los pesos se ajustan a medida que la red se entrena con los datos.

Sources

Source : Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles (VIARENA)

Source : Google machine learning glossary

Source : ISI Glossaire

Source : ISI Glossaire

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle » Ligne bleue2.jpg