Modèles hybrides génératifs-discriminatifs : théorie et applications - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
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Modèles hybrides génératifs-discriminatifs : théorie et applications

Guillaume Bouchard
  • Function : Author
  • PersonId : 874970

Abstract

Les paradigmes d'apprentissage génératif et discriminatif pour résoudre les problèmes de prédiction en l'apprentissage automatique sont souvent mis en opposition, l'un permettant de bien modéliser la structure des données mais dont la prédiction est fortement biaisée, l'autre permettant de créer une règle de décision asymptotiquement optimale, mais souvent difficile à interpréter.
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Dates and versions

inria-00510573 , version 1 (19-08-2010)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00510573 , version 1

Cite

Guillaume Bouchard. Modèles hybrides génératifs-discriminatifs : théorie et applications. Journées MAS et Journée en l'honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France. ⟨inria-00510573⟩

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INSMI MAS2010
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