Insights from the Machine Learnia episode “PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9”, published February 25, 2022.
In "PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9" (Machine Learnia, February 2022), ce tutoriel explique comment passer d'un neurone unique à un réseau à deux couches en implémentant les fonctions de propagation avant, de rétropropagation et de mise à jour. L'auteur détaille l'importance cruciale de…
In "PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9", Dans un réseau à deux couches, ce processus implique deux étapes successives de calcul de Z et d'activation (A), utilisant les poids et biais de chaque couche pour transformer les données d'entrée en une sortie prédictive.
In "PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9", Il s'agit de calculer la dérivée de la fonction de coût par rapport aux poids et biais de chaque couche, en remontant depuis la sortie jusqu'à l'entrée pour ajuster le modèle.
In "PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9", Crucial pour éviter les erreurs lors de l'addition des biais aux produits matriciels, mal maîtriser le broadcasting conduit souvent à des résultats incohérents.
Ce tutoriel explique comment passer d'un neurone unique à un réseau à deux couches en implémentant les fonctions de propagation avant, de rétropropagation et de mise à jour. L'auteur détaille l'importance cruciale de la gestion des dimensions matricielles pour éviter les erreurs de broadcasting lors de l'entraînement.
“Le passage d'une couche vers une structure à deux couches”
— Machine Learnia, “PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9”
“dans cette fonction on cherche donc à calculer z1 a à z 2 à 2”
— Machine Learnia, “PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9”
