« Recherche gloutonne » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| (3 versions intermédiaires par un autre utilisateur non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Approche algorithmique qui ne retient que le meilleur mot à chaque position individuelle. Elle garde en mémoire la séquence la plus probable à chaque étape, écartant les autres possibilités et sans tenir compte des résultats potentiels à long terme. | |||
Voir aussi '''[[algorithme de recherche en faisceau]]''' | Voir aussi '''[[algorithme de recherche en faisceau]]''' | ||
== Français == | == Français == | ||
''' recherche gloutonne''' | |||
''' recherche gourmande''' | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' | ''' greedy search''' | ||
''' greedy decoding''' | |||
''' greedy search strategy''' | |||
''Algorithmic approach that takes only the single best word at each individual position. It keeps track of the most likely sequence at each step, discarding other possibilities and without considering potential long-term outcomes.'' | |||
== Sources == | == Sources == | ||
| Ligne 19 : | Ligne 25 : | ||
[https://towardsdatascience.com/foundations-of-nlp-explained-visually-beam-search-how-it-works-1586b9849a24/ Source : towards data science] | [https://towardsdatascience.com/foundations-of-nlp-explained-visually-beam-search-how-it-works-1586b9849a24/ Source : towards data science] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 20 mars 2026 à 10:40
Définition
Approche algorithmique qui ne retient que le meilleur mot à chaque position individuelle. Elle garde en mémoire la séquence la plus probable à chaque étape, écartant les autres possibilités et sans tenir compte des résultats potentiels à long terme.
Voir aussi algorithme de recherche en faisceau
Français
recherche gloutonne
recherche gourmande
Anglais
greedy search
greedy decoding
greedy search strategy
Algorithmic approach that takes only the single best word at each individual position. It keeps track of the most likely sequence at each step, discarding other possibilities and without considering potential long-term outcomes.
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, wiki
