« Rétropropagation à travers le temps » : différence entre les versions
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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. | 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 | 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. | ||
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. | |||
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'''rétropropagation temporelle''' | '''rétropropagation temporelle''' | ||
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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. | Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages. | ||
Version du 17 juin 2019 à 22:19
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
Anglais
backpropagation through time
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.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
