Explication détaillée
Algorithme de Rétropropagation
Introduction
L'algorithme de rétropropagation est une technique fondamentale dans l'apprentissage des réseaux neuronaux artificiels. Il permet d'ajuster les poids des connexions entre neurones pour minimiser l'erreur de prédiction.
Fonctionnement
La rétropropagation fonctionne en deux étapes principales : la propagation avant (ou feedforward) et la mise à jour des poids. Initialement, une entrée est fournie au réseau, qui génère une sortie via ses couches cachées et de sortie.
Calcul des Erreurs
Après avoir obtenu la sortie, la différence entre la sortie générée et la sortie attendue est calculée, souvent appelée 'erreur'. Cette erreur est ensuite propagée en sens inverse dans le réseau.
Optimisation
En utilisant l'erreur inverse, l'algorithme ajuste les poids de chaque connexion en appliquant la méthode de la descente du gradient. Cela se fait en calculant le gradient des erreurs par rapport aux poids, permettant ainsi une optimisation progressive des performances du réseau.
Importance
La rétropropagation a révolutionné le domaine de l'apprentissage automatique en rendant possible l'entraînement de réseaux neuronaux profonds, ce qui a conduit à d'importantes avancées en vision par ordinateur, reconnaissance vocale et plus encore.