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Rétropropagation
Définition :
La rétropropagation est un algorithme essentiel en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Il est utilisé pour entraîner les réseaux de neurones en calculant les gradients de l'erreur par rapport aux poids du réseau, ce qui permet d'ajuster ces poids de manière à minimiser l'erreur produite par le réseau. Ce processus itératif est fondamental pour l'apprentissage et l'amélioration des performances des réseaux de neurones artificiels.
Le concept de Rétropropagation
L'une des avancées majeures dans le domaine de l'intelligence artificielle est la notion de rétropropagation. Ce concept, issu des sciences cognitives et des sciences de l'informatique cognitive, est utilisé dans les réseaux de neurones artificiels pour l'apprentissage supervisé.
Qu'est-ce que la rétropropagation ?
La rétropropagation consiste en un processus itératif qui permet d'ajuster les poids des connexions entre les neurones d'un réseau de neurones artificiels afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite par le réseau et la sortie désirée. En d'autres termes, il s'agit d'un algorithme d'apprentissage qui permet au réseau de s'auto-corriger en fonction des erreurs commises lors de la prédiction.
Comment fonctionne la rétropropagation ?
Le processus de rétropropagation s'effectue en deux phases : la propagation avant et la rétropropagation. Lors de la propagation avant, les signaux sont transmis de la couche d'entrée vers la couche de sortie du réseau. Ensuite, lors de la rétropropagation, l'erreur est calculée et propagée en sens inverse, de la sortie vers l'entrée, pour ajuster les poids des connexions.
En conclusion, la rétropropagation est un mécanisme essentiel dans l'apprentissage des réseaux de neurones artificiels, permettant d'améliorer progressivement leurs performances et leur capacité à résoudre des tâches complexes de manière autonome.
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