« Rétropropagation à travers le temps » : différence entre les versions
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Source : Daucé, Emmanuel (2000). Adaptation dynamique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents aléatoires, École nationale supérieure de l’aéronautique et de l’espace, thèse de doctorat, 256 pages. | Source: Daucé, Emmanuel (2000). Adaptation dynamique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents aléatoires, École nationale supérieure de l’aéronautique et de l’espace, thèse de doctorat, 256 pages. | ||
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages. | |||
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Version du 7 juin 2019 à 13:03
Domaine
Apprentissage profond
Intelligence artificielle
Définition
Application de la rétropropagation dans un réseau récurrent à une séquence de données considérée comme une série temporelle ou une succession de données dans le temps.
Note
Rappelons que la rétropropagation est l'idée générale de propager l'erreur de sortie vers l’arrière dans un réseau de neurones afin de mettre à jour les poids en fonction des résultats de la sortie afin de minimiser l'erreur entre les valeurs prédites et les vraies valeurs.
Français
rétropropagation à travers le temps
rétropropagation temporelle
Source: Daucé, Emmanuel (2000). Adaptation dynamique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents aléatoires, École nationale supérieure de l’aéronautique et de l’espace, thèse de doctorat, 256 pages.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Anglais
backpropagation through time
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
