Bases du machine learning · Réseaux de neurones

Rétropropagation

L'algorithme qui calcule à quel point chaque poids d'un réseau de neurones a contribué à l'erreur, pour que la descente de gradient sache dans quel sens l'ajuster.

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À apprendre d'abord

• Bases des réseaux de neurones: Empiler des couches d'unités semblables à la régression logistique, reliées par des fonctions d'activation non linéaires, pour apprendre des schémas plus complexes.

Notions liées

• Réglage des hyperparamètres: Rechercher systématiquement les réglages (taux d'apprentissage, force de régularisation, profondeur d'arbre) qui ne sont pas appris à partir des données mais choisis avant l'entraînement.