Un réseau de croyances profondes est un type de réseau neuronal artificiel composé de plusieurs couches de nœuds ou d'unités interconnectés. Il est conçu pour apprendre et classer les données de manière non supervisée, ce qui signifie qu'il ne nécessite pas d'étiquettes ou d'annotations explicites pour apprendre à partir des données.
Les réseaux de croyances profondes sont généralement utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Ils ont gagné en popularité ces dernières années en raison de leur capacité à apprendre des modèles et des relations complexes dans de grands ensembles de données.
Dans l'ensemble, un réseau de croyances profondes est un outil puissant pour l'apprentissage automatique qui peut gérer de grandes quantités de données et en extraire des informations significatives.
Date de publication: