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Une exploration de l'architecture des réseaux de neurones pour la modélisation de la compositionnalité sémantique

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Academic year: 2021

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Tableau 1: Résultats de la corrélation de Spearman pour les divers modèles testés par Mitchell et  Lapata
Figure 1: Un exemple de modèle de réseau de neurones : l'autoencodeur
Figure 2: Autoencodeur classique Figure 3: Denoising Autoencodeur. La couche  bruitée permet de prendre obligatoirement en  compte le bruit possible des données.
Tableau  3: Résultat le plus bas de la fonction de coût et le plus haut de la corrélation de   Spearman selon le learning rate après entraînement de 50 itérations pour la fonction sigmoïde   de Theano
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