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''Este es un tipo de modelo de aprendizaje importado de la física estadística y utilizado para el aprendizaje profundo.'' | |||
''Un modelo basado en energía permite definir modelos supervisados, no supervisados y autosupervisados.'' | |||
''Su uso supera las limitaciones de las redes neuronales de propagación hacia adelante para ciertos tipos de problemas. Los modelos basados en energía proporcionan un marco más adecuado para modelar diferentes modalidades (texto, audio, imagen, vídeo, datos de sensores, etc.), especialmente en dominios continuos de alta dimensión, como las imágenes.'' | |||
==Sources== | |||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 ] | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source : ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 ] | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8les_%C3%A0_base_d%E2%80%99%C3%A9nergie Source : Wikipédia] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Energy_based_model Source : Wikipedia] | |||
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Dernière version du 22 juillet 2025 à 11:28
Définition
Il s'agit d'un type de modèle d'apprentissage importé de la physique statistique et qui est utilisé pour l'apprentissage profond. Un modèle fondé ou basé sur l'énergie permet de définir des modèles supervisés, non supervisés et autosupervisés.
Leur utilisation vient contrer les limites des réseaux à propagation avant pour certains types de problèmes. Les modèles fondés sur l’énergie offrent un meilleur cadre pour modéliser différentes modalités (texte, son, image, vidéo, données de capteurs, etc.), notamment dans les domaines continus à haute dimension, comme les images.
Français
modèle fondé sur l'énergie
modèle basé sur l'énergie
modèle à base d’énergie
MBE
Anglais
energy-based model
EBM
Español
modelo energético
Este es un tipo de modelo de aprendizaje importado de la física estadística y utilizado para el aprendizaje profundo.
Un modelo basado en energía permite definir modelos supervisados, no supervisados y autosupervisados.
Su uso supera las limitaciones de las redes neuronales de propagación hacia adelante para ciertos tipos de problemas. Los modelos basados en energía proporcionan un marco más adecuado para modelar diferentes modalidades (texto, audio, imagen, vídeo, datos de sensores, etc.), especialmente en dominios continuos de alta dimensión, como las imágenes.
Sources
Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, wiki
