Propagation Avant et Arrière
Propagation avant
La propagation avant est le processus par lequel l'information circule à travers le réseau de neurones, de la couche d'entrée à la couche de sortie. Lors de la propagation avant, chaque neurone du réseau reçoit une entrée, la traite (en utilisant les poids et les fonctions d'activation mentionnés précédemment), puis transmet les résultats à la couche suivante de neurones. Lorsque l'information atteint la couche de sortie, le réseau effectue une prédiction ou une inférence basée sur les données traitées.
Propagation arrière
Après que le réseau de neurones a effectué sa prédiction lors de la propagation avant, il est possible de comparer cette prédiction avec les données réelles et de calculer l'erreur du réseau. La rétropropagation est le processus par lequel cette information d'erreur est utilisée pour parcourir le réseau en sens inverse et ajuster les poids des neurones. En substance, cela permet d'indiquer au réseau : « Voici où l'erreur s'est produite, corrigeons-la. » Grâce à ces ajustements, l'erreur du réseau diminue et la précision des prédictions s'améliore.
L’erreur du réseau de neurones peut être calculée de différentes manières selon la tâche, mais il s’agit toujours d’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 lieu de cela, 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 ?
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La propagation avant est le processus par lequel l'information circule à travers le réseau de neurones, de la couche d'entrée à la couche de sortie. Lors de la propagation avant, chaque neurone du réseau reçoit une entrée, la traite (en utilisant les poids et les fonctions d'activation mentionnés précédemment), puis transmet les résultats à la couche suivante de neurones. Lorsque l'information atteint la couche de sortie, le réseau effectue une prédiction ou une inférence basée sur les données traitées.
Propagation arrière
Après que le réseau de neurones a effectué sa prédiction lors de la propagation avant, il est possible de comparer cette prédiction avec les données réelles et de calculer l'erreur du réseau. La rétropropagation est le processus par lequel cette information d'erreur est utilisée pour parcourir le réseau en sens inverse et ajuster les poids des neurones. En substance, cela permet d'indiquer au réseau : « Voici où l'erreur s'est produite, corrigeons-la. » Grâce à ces ajustements, l'erreur du réseau diminue et la précision des prédictions s'améliore.
L’erreur du réseau de neurones peut être calculée de différentes manières selon la tâche, mais il s’agit toujours d’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 lieu de cela, 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.
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