« Réseau de neurones à rétropropagation » : différence entre les versions
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Celui-ci se construit par apprentissage itératif : pour une entrée, la sortie donnée par le réseau est comparée à la sortie attendue. La différence obtenue est alors propagée depuis les nœuds de sortie vers l’entrée en ajustant successivement les coefficients de pondérations de chaque nœud. | |||
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Source : | [https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01551797/file/AIP_Colloque2017_Vers_un_pilotage_de_la_qualite_des_pieces_injectees.pdf Source : Pierre Nagorny, Eric Pairel, Maurice Pillet. ''Vers un pilotage de la qualité des pièces injectées''. 15ème Colloque National AIP PRIMECA : ”Concevoir et produire dans les industries du futur”, AIP Primeca, Apr 2017, La Plagne, France. hal-01551797f | ||
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Version du 15 décembre 2021 à 12:57
en construction
Définition
Type de réseau de neurones basé sur la méthode de descente du gradient, qui tente de réduire au minimum l’erreur du réseau en abaissant le gradient de la courbe d’erreur.
Celui-ci se construit par apprentissage itératif : pour une entrée, la sortie donnée par le réseau est comparée à la sortie attendue. La différence obtenue est alors propagée depuis les nœuds de sortie vers l’entrée en ajustant successivement les coefficients de pondérations de chaque nœud.
Français
réseau de neurones à rétropropagation
réseau neuronal de rétropropagation
réseau de neurones à propagation arrière
Anglais
back-propagation neural network
[https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01551797/file/AIP_Colloque2017_Vers_un_pilotage_de_la_qualite_des_pieces_injectees.pdf Source : Pierre Nagorny, Eric Pairel, Maurice Pillet. Vers un pilotage de la qualité des pièces injectées. 15ème Colloque National AIP PRIMECA : ”Concevoir et produire dans les industries du futur”, AIP Primeca, Apr 2017, La Plagne, France. hal-01551797f
Contributeurs: Claire Gorjux, Jean Benoît Morel, wiki
