Présentation de la rétropropagation dans la formation aux réseaux de neurones Ppt
Cet ensemble de diapositives couvre le concept de rétropropagation ainsi que ses deux types de rétropropagation statique et de rétropropagation récurrente. La rétropropagation permet de calculer le gradient d'une fonction de perte par rapport à tous les poids des réseaux. Ils énumèrent également ses avantages et ses inconvénients.
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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :
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Contenu de cette présentation Powerpoint
Diapositive 1
Cette diapositive décrit le concept de rétropropagation ainsi que ses deux types qui sont la rétropropagation statique et la rétropropagation récurrente. La rétropropagation est utile pour calculer le gradient d'une fonction de perte par rapport à tous les poids du réseau.
Notes de l'instructeur :
- Rétropropagation statique : le mappage de l'entrée statique génère une sortie statique dans ce type de rétropropagation. Il est utilisé pour relever des défis tels que la reconnaissance optique de caractères qui nécessite une classification statique
- Rétropropagation récurrente : la propagation récurrente est dirigée vers l'avant ou conduite jusqu'à ce qu'une valeur définie spécifique ou une valeur seuil soit atteinte. L'erreur est évaluée et propagée vers l'arrière après avoir atteint une valeur particulière
Diapositive 2
Cette diapositive répertorie les avantages de la rétropropagation. Ce sont qu'il est simple et direct, adaptable et efficace, et qu'il ne nécessite aucune caractéristique unique.
Diapositive 3
Cette diapositive répertorie les inconvénients de la rétropropagation. Celles-ci sont que l'entrée de données détermine la fonction de l'ensemble du réseau sur un problème particulier, les réseaux sont sensibles aux données bruyantes et une technique basée sur la matrice est utilisée.
Aperçu de la formation sur la rétropropagation dans les réseaux de neurones Ppt avec les 19 diapositives :
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