• Aucun résultat trouvé

Intelligence Artificielle

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Intelligence Artificielle"

Copied!
82
0
0

Texte intégral

Références

Documents relatifs

Nous reprenons le modèle I-RNN (Dinarelli & Tellier, 2016c) comme modèle de base pour concevoir des modèles profonds encore plus efficaces. Nous exploitons dans cet article

Nous garantissons la stabilit´ e (ergodicit´ e et stationnarit´ e) du mod` ele sous certaines conditions de type Lipschitz pour les fonctions d’autor´ egression et de volatilit´

Unite´ de recherche INRIA Rennes, Irisa, Campus universitaire de Beaulieu, 35042 RENNES Cedex Unite´ de recherche INRIA Rhoˆne-Alpes, 46 avenue Fe´lix Viallet, 38031 GRENOBLE Cedex

Dans sa définition large, le domaine de « l’intelligence artificielle » (IA) peut être distingué en deux grandes classes avec d’un côté l’IA symbolique et de l’autre

Dans cette partie, nous avons donc présenté comment l’utilisation des matrices d’auto- similarité peut être intéressante pour l’apprentissage d’un réseau de

Nous reprenons le modèle I-RNN (Dinarelli & Tellier, 2016c) comme modèle de base pour concevoir des modèles profonds encore plus efficaces. Nous exploitons dans cet article

En consid´ erant des fonctions d’activation lin´ eaires par morceaux (ReLU, Max Pooling, mais ni tanh, ni sigmo¨ıde) les probl` emes de satisfiabilit´ e et de robustesse

− Dans ce cas, lorsqu'un fait demandable n'a pas encore été établi, le système le demandera à l'utilisateur avant d'essayer de le déduire d'autres faits connus... • En