« Propagation arrière » : différence entre les versions

Version du 15 décembre 2021 à 10:46

en construction

Définition

Phase de la rétropropagation au cours de laquelle les poids sont mis à jour, et ce, en utilisant la règle delta ou une modification de celle-ci.

La propagation arrière commence à la couche de sortie du réseau de neurones à propagation avant et met à jour les poids entrants à l'aide de la règle delta. Elle travaille ensuite à rebours, en commençant par l'avant-dernière couche (la dernière couche cachée), en mettant à jour les poids entrants dans ces couches.

Les données collectées lors de la propagation avant sont utilisées dans la propagation arrière pour mettre à jour les poids.

Français

propagation arrière

propagation vers l'arrière

rétropropagation

Anglais

backward pass

Source : INWS machine learning dictionary

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+== en construction ==
+== Définition ==
+Phase de la [[rétropropagation]] au cours de laquelle les poids sont mis à jour, et ce, en utilisant la [[règle delta généralisée|règle delta]] ou une modification de celle-ci.
+La propagation arrière commence à la [[couche de sortie]] du [[réseau de neurones à propagation avant]] et met à jour les poids entrants à l'aide de la règle delta. Elle travaille ensuite à rebours, en commençant par l'avant-dernière [[couche]] (la dernière [[couche cachée]]), en mettant à jour les poids entrants dans ces couches.
-== en construction ==
+Les données collectées lors de la [[propagation avant]] sont utilisées dans la propagation arrière pour mettre à jour les [[coefficient synaptique|poids]].
-[[Catégorie:Vocabulary]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
-[[Catégorie:UNSW]]
+== Français ==
+'''propagation arrière'''
-== Définition ==
+'''propagation vers l'arrière'''
-XXXXXXXXXXXXXXX
-== Français ==
+'''rétropropagation'''
-'''XXXXXXXXXXXXXXX '''
 == Anglais ==
-'''backward pass in backpropagation '''
+'''backward pass'''
-The phase of the error backpropagation learning algorithm when the weights are updated, using the delta rule or some modification of it.
-The backward pass starts at the output layer of the feedforward network, and updates the incoming weights to units in that layer using the delta rule. Then it works backward, starting with the penultimate layer (last hidden layer), updating the incoming weights to those layers.
+<small>
-Statistics collected during the forward pass are used during the backward pass in updating the weights.
-<small>
+[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html  Source : INWS machine learning dictionary ]
-[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : INWS machine learning dictionary]  ]
+[[Catégorie:Vocabulary]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
+[[Catégorie:UNSW]]

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