Propagation Avant et Arrière
Propagation avant
La propagation avant correspond au processus par lequel l'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie d'un réseau de neurones. Chaque neurone traite ses entrées à l'aide de poids et d'une fonction d'activation, transmet sa sortie vers l'avant, et une fois la couche finale atteinte, le réseau génère une prédiction.
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.
La 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.
Les réseaux de neurones apprennent en répétant de nombreuses fois la propagation avant et la rétropropagation. À chaque itération, le modèle s'améliore, mais il n'atteint jamais une « précision parfaite ». L'entraînement se termine lorsque la performance devient acceptable ou lorsque le modèle cesse de s'améliorer après de nombreuses itérations.
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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Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
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Propagation avant
La propagation avant correspond au processus par lequel l'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie d'un réseau de neurones. Chaque neurone traite ses entrées à l'aide de poids et d'une fonction d'activation, transmet sa sortie vers l'avant, et une fois la couche finale atteinte, le réseau génère une prédiction.
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.
La 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.
Les réseaux de neurones apprennent en répétant de nombreuses fois la propagation avant et la rétropropagation. À chaque itération, le modèle s'améliore, mais il n'atteint jamais une « précision parfaite ». L'entraînement se termine lorsque la performance devient acceptable ou lorsque le modèle cesse de s'améliorer après de nombreuses itérations.
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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