• Aucun résultat trouvé

Codage et classification non supervisée d'un corpus maya : extraire des contextes pour situer l'inconnu par rapport au connu

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Codage et classification non supervisée d'un corpus maya : extraire des contextes pour situer l'inconnu par rapport au connu"

Copied!
13
0
0

Texte intégral

Loading

Figure

FIG. 1 – Segment 30b du codex de Dresde

Références

Documents relatifs

Pour la classification supervis´ ee, nous adoptons une d´ emarche similaire ` a celle pr´ econis´ ee dans le cadre des r´ eseaux de neurones probabilistes.. Pour l’analyse

Ainsi, le statut fiscal du travailleur frontalier est variable d’un canton à l’autre (paiement des impôts au lieu de travail dans le canton de Genève, mais au lieu de rési-

The thrust of critical realism—inspired at least in part by the argument for transcendental realism in the natural sciences—is that to be a successful science, explanation in

18 we show that decreasing the number of snapshots used for the training of the network leads to an increase of the number of neurons in the hidden layer needed for an equiv-

Nous donnons l’ensemble des th´ ematiques globales dans la table (3) nous n’avons pas repr´ esent´ e les classes 11 et 34 car la s´ election des descripteurs ayant ´ et´

Dans cet article, nous nous concentrons sur l’élaboration d’outils d’aide à l’analyse de la sémantique des liens hypertextes, nous proposons une automatisation

Exemple : si deux mots ont la même étiquette, ils sont en rapport avec une même

Dans la suite des expériences, HDDA et HDDC seront comparées à différents modèles classiques de mélange gaussien : modèle gaussien avec une matrice de covariance pleine pour