Empiler des couches d'unités semblables à la régression logistique, reliées par des fonctions d'activation non linéaires, pour apprendre des schémas plus complexes.
Régression logistique: Un modèle linéaire adapté à la classification en compressant sa sortie en une probabilité.
Descente de gradient: Ajuster de façon répétée les paramètres d'un modèle en descendant la fonction de coût pour réduire l'erreur.
Mène à
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.
Notions liées
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.