Propagation Avant et Arrière
Propagation avant
La propagation avant est le processus par lequel l'information circule dans un réseau de neurones, de la couche d'entrée à la couche de sortie. Au cours de ce processus, chaque neurone reçoit une entrée, la traite à l'aide de ses poids et de sa fonction d'activation, puis transmet la sortie à la couche suivante. Une fois que les données atteignent la couche de sortie, le réseau génère une prédiction ou une inférence basée sur l'information traitée.
Propagation arrière
Après qu'un réseau de neurones a généré une prédiction via la propagation avant, sa sortie est comparée aux données réelles afin de calculer l'erreur.
Rétropropagation, ou backpropagation, désigne le processus d'utilisation de cette erreur pour remonter à travers le réseau et ajuster les poids des neurones.
En mettant à jour les poids de cette manière, le réseau réduit progressivement son erreur et améliore la précision de ses prédictions.
L’erreur du réseau de neurones peut être calculée de différentes manières selon la tâche, mais elle est toujours un nombre à virgule flottante.
Le processus d'apprentissage d'un réseau de neurones consiste en la répétition de ces deux étapes (propagation avant et rétropropagation) de nombreuses fois. À chaque itération, le réseau devient de plus en plus performant, car il apprend davantage sur les données et sur la manière de les traiter pour effectuer des prédictions précises.
Il est important de comprendre que ce processus ne s'arrête pas lorsque le réseau atteint une « précision parfaite » ou un état idéal, car un tel état n'existe pas. Au contraire, l'entraînement s'arrête généralement lorsque le réseau atteint un niveau de précision acceptable, ou lorsqu'il cesse de s'améliorer même après de nombreuses itérations d'entraînement.
1. Qu'est-ce que la propagation avant dans un réseau de neurones ?
2. Qu'est-ce que la rétropropagation dans un réseau de neurones ?
3. Lors de l'entraînement d'un réseau de neurones, que se passe-t-il après l'étape de propagation avant ?
Merci pour vos commentaires !
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How does the network update its weights during backpropagation?
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La propagation avant est le processus par lequel l'information circule dans un réseau de neurones, de la couche d'entrée à la couche de sortie. Au cours de ce processus, chaque neurone reçoit une entrée, la traite à l'aide de ses poids et de sa fonction d'activation, puis transmet la sortie à la couche suivante. Une fois que les données atteignent la couche de sortie, le réseau génère une prédiction ou une inférence basée sur l'information traitée.
Propagation arrière
Après qu'un réseau de neurones a généré une prédiction via la propagation avant, sa sortie est comparée aux données réelles afin de calculer l'erreur.
Rétropropagation, ou backpropagation, désigne le processus d'utilisation de cette erreur pour remonter à travers le réseau et ajuster les poids des neurones.
En mettant à jour les poids de cette manière, le réseau réduit progressivement son erreur et améliore la précision de ses prédictions.
L’erreur du réseau de neurones peut être calculée de différentes manières selon la tâche, mais elle est toujours un nombre à virgule flottante.
Le processus d'apprentissage d'un réseau de neurones consiste en la répétition de ces deux étapes (propagation avant et rétropropagation) de nombreuses fois. À chaque itération, le réseau devient de plus en plus performant, car il apprend davantage sur les données et sur la manière de les traiter pour effectuer des prédictions précises.
Il est important de comprendre que ce processus ne s'arrête pas lorsque le réseau atteint une « précision parfaite » ou un état idéal, car un tel état n'existe pas. Au contraire, l'entraînement s'arrête généralement lorsque le réseau atteint un niveau de précision acceptable, ou lorsqu'il cesse de s'améliorer même après de nombreuses itérations d'entraînement.
1. Qu'est-ce que la propagation avant dans un réseau de neurones ?
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