Plongez dans l'entraînement des réseaux neuronaux avec les techniques de propagation avant et de rétropropagation pour l'optimisation des paramètres dans cette exploration complète.
- Introduction aux réseaux de neurones
Aperçu des architectures de réseaux neuronaux
Importance de la propagation avant et arrière dans l'entraînement
- Propagation avant
Explication de la propagation avant
Modèle mathématique et calculs dans les réseaux de propagation avant
Fonctions d'activation et leurs rôles (ReLU, Sigmoid, Tanh)
Exemple de propagation avant dans un réseau de neurones simple
- Rétropropagation
Concept de la rétropropagation comme méthode d'entraînement des réseaux
La règle de chaîne en calcul différentiel et son application aux réseaux neuronaux
Dérivation des gradients d'erreur par rapport aux poids
Étapes pratiques de l'exécution de la rétropropagation
Exemple de rétropropagation en action
- Optimisation des paramètres
Fonctions de perte et leur signification (MSE, Cross-Entropy)
Introduction à l'algorithme de descente de gradient
Variantes de la descente de gradient (Stochastique, Mini-lots)
Réglage des hyperparamètres (taux d'apprentissage, époques)
- Mise en œuvre et pratique
Codage de la propagation avant et arrière à partir de zéro en Python
Utilisation de bibliothèques (TensorFlow, PyTorch) pour les réseaux neuronaux
Exercice pratique : Entraîner un modèle de réseau de neurones simple
- Pièges courants et meilleures pratiques
Problèmes de surapprentissage et de sous-apprentissage
Techniques de régularisation (L1, L2, Dropout)
Conseils pour le débogage des modèles de réseaux neuronaux
- Conclusion et Q&R
Points clés à retenir des processus de propagation avant et arrière
Discussion ouverte pour questions et discussions supplémentaires
