Chapitre 4- Classification de mots par fenêtre glissante et Réseau de Neurones Beaucoup de choses nouvelle dans ce cours. Il est dense mais il présente à la fois la base du principe de classification appliquée au langage, le notion de fonction Softmax, sa dérivée, le principe fondamental de régularisation et enfin la généralisation des principes précédents aux réseaux de neurones. Accrochons-nous ensemble, cela vaut le coup. Classification On commence par rappeler les notations utilisées dans ce chapitre ainsi que les notions de base. Un processus de classification est le plus souvent un processus supervisé, c’est-à-dire que l’on entraîne le réseau de neurones en lui donnant des données dont on connaît la catégorie (le label). En conséquence, les données d’entraînement sont constituées d’un nombre N d’échantillons, chacun de ces points de données étant défini par un couple {donnée, label} et noté {xi, y i } pour i entre 1 et N. Les valeurs yi de chaque c...
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