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sparsity is achieved through a bayesian treatment, where a prior is introduced over the weights governed by a set of hyperparameters
la dispersion conceptuelle est obtenue par le biais d'un traitement bayésien dans le cadre duquel une distribution a priori est mise en place au-dessus des pondérations commandées par un jeu d'hyperparamètres

sparsity is achieved through a bayesian treatment, where a prior is introduced over the weights governed by a set of hyperparameters.
la dispersion conceptuelle est obtenue par le biais d'un traitement bayésien dans le cadre duquel une distribution a priori est mise en place au-dessus des pondérations commandées par un jeu d'hyperparamètres.

that approach first uses the em algorithm (in the manner of chen122) to estimate the hyperparameters associated with measurable covariates.
cette méthode se fonde d’abord sur l’algorithme em (selon la manière de chen122) pour estimer les hyperparamètres associés aux covariables mesurables.

a method of determining hyperparameters (hp) of a classifier in a machine learning system iteratively produces an estimate of a target hyperparameter vector
un procédé de détermination d'hyperparamètres (hp) d'un classificateur dans un système d'apprentissage automatique, qui produit de façon itérative une estimation d'un vecteur d'hyperparamètre cible

finally, posterior probability distributions of the hyperparameters from this analysis provide plausible informative priors of growth for stock assessments of data-poor species.
enfin, les distributions de probabilité a posteriori des hyperparamètres obtenues dans notre analyse fournissent des distributions a priori plausibles et riches en information de la croissance pour faire des évaluations de stocks chez des espèces pour lesquelles il existe peu de données empiriques.

unlike previous treatments that have either considered finding hyperparameters through maximum likelihood or have used a simple prior that makes the computation tractable but can lead to overfitting in high dimensions, the disclosed methods use a combination of linear algebra and numerical integration to work a full posterior over hyperparameters in a model with a prior that naturally avoids overfitting
contrairement à des traitements précédents qui ont considéré la découverte d'hyperparamètres par probabilité maximale, ou qui ont utilisé un simple a priori, ce qui rend les calculs faciles à mettre en oeuvre mais peut mener à un surapprentissage dans les dimensions élevées, les procédés proposés utilisent une combinaison d'algèbre linéaire et d'intégration numérique pour obtenir un a posteriori complet pour les hyperparamètres dans un modèle ayant un a priori qui évite naturellement un surapprentissage

unlike previous treatments that have either considered finding hyperparameters through maximum likelihood or have used a simple prior that makes the computation tractable but can lead to overfitting in high dimensions, the disclosed methods use a combination of linear algebra and numerical integration to work a full posterior over hyperparameters in a model with a prior that naturally avoids overfitting.
contrairement à des traitements précédents qui ont considéré la découverte d'hyperparamètres par probabilité maximale, ou qui ont utilisé un simple a priori, ce qui rend les calculs faciles à mettre en oeuvre mais peut mener à un surapprentissage dans les dimensions élevées, les procédés proposés utilisent une combinaison d'algèbre linéaire et d'intégration numérique pour obtenir un a posteriori complet pour les hyperparamètres dans un modèle ayant un a priori qui évite naturellement un surapprentissage.

machine learning hyperparameter estimation
estimation d'un hyperparamÈtre d'apprentissage automatique