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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
XXXXXXXXX
Méthode itérative qui détermine le minimum de la [[fonction de perte]] d'un réseau de neurones artificiels, suivant un algorithme inspiré de la [[méthode de Newton]]. Parfois, l'algorithme est classé dans le groupe des méthodes d'apprentissage du second ordre.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' Quickprop '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Quickprop'''
''' Quickprop'''
Quickprop is an iterative method for determining the minimum of the loss function of an artificial neural network[1], following an algorithm inspired by the Newton's method. Sometimes, the algorithm is classified to the group of the second order learning methods. It follows a quadratic approximation of the previous gradient step and the current gradient, which is expected to be close to the minimum of the loss function, under the assumption that the loss function is locally approximately square, trying to describe it by means of an upwardly open parabola. The minimum is sought in the vertex of the parabola. The procedure requires only local information of the artificial neuron to which it is applied.




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[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]


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Version du 31 octobre 2021 à 22:07

Définition

Méthode itérative qui détermine le minimum de la fonction de perte d'un réseau de neurones artificiels, suivant un algorithme inspiré de la méthode de Newton. Parfois, l'algorithme est classé dans le groupe des méthodes d'apprentissage du second ordre.

Français

Quickprop

Anglais

Quickprop


Source : Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

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