« Rétropropagation à travers le temps » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:22

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.

Compléments

Puisque les paramètres d'un réseau récurrent sont partagés entre toutes les itérations de temps, la rétropropagation dépend non seulement du temps courant mais aussi des pas de temps précédents. C'est la différence principale entre la rétropropagation ordinaire et la rétropropagation à travers le temps.

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 (ou paramètres) 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

rétropropagation dans le temps

Anglais

backpropagation through time

BPTT

Sources

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: Termino

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-== Domaine ==
+== 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.
-[[Category:Vocabulaire]]
+== Compléments ==
+Puisque les paramètres d'un [[réseau récurrent]] sont partagés entre toutes les itérations de temps, la [[rétropropagation]] dépend non seulement du temps courant mais aussi des pas de temps précédents. C'est la différence principale entre la [[rétropropagation]] ordinaire et la rétropropagation à travers le temps.
+<hr/>
+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 (ou paramètres) en fonction des résultats de la sortie afin de minimiser l'erreur entre les valeurs prédites et les vraies valeurs.
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
+== Français ==
+'''rétropropagation à travers le temps'''
+'''rétropropagation temporelle'''
+'''rétropropagation dans le temps'''
-[[Category:Termino 2019]]
+== Anglais ==
+'''backpropagation through time'''
-<br>
+'''BPTT'''
+==Sources==
+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.
-== Définition ==
+Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
-Algorithme d’entraînement supervisé qui se base sur la technique du gradient et qui est utilisé afin de mettre à jour la pondération des poids dans un réseau de neurones pour ainsi minimiser l’erreur.
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
-<br>
-== Français ==
+[[Category:Apprentissage profond]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-'''rétropropagation à travers le temps'''
+[[Category:Termino 2019]]
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+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br>
-<br>
-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.
-== Anglais ==
-'''backpropagation through time'''