Extreme Machines
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Extreme learning machine

En apprentissage automatique, le terme extreme learning machine (machine à apprentissage extrême) fait référence à un type de réseau de neurones. Sa spécificité est de n'avoir qu'une seule couche de nœuds cachés, où les poids des entrées de connexion de nœuds cachés sont répartis au hasard et jamais mis à jour. Ces poids entre les nœuds cachés d'entrée et les sorties sont appris en une seule étape, ce qui revient essentiellement à l'apprentissage d'un modèle linéaire. Le nom "extreme learning machine" (ELM) a été donné à ces modèles par Guang-Bin Huang, mais le principe était déjà connu. Ces modèles peuvent produire une bonne performance de généralisation et avoir un processus d'apprentissage beaucoup plus rapide que les réseaux entraînés en utilisant la rétropropagation du gradient.

Synopsis Extreme Machines

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