Karteikarten: Introduction aux réseaux neuronaux et apprentissage profond — 10 Karten

Réseaux neuronaux — architecture ?

Composés de couches de neurones connectés.

Neurone artificiel — rôle?

Unité de base du réseau, calcule et active.

Fonction d'activation — rôle ?

Introduire de la non-linéarité.

Réseau feedforward — définition?

Information circule en seule direction, sans rétroaction.

Propagation avant — mécanisme ?

Transmettre les entrées pour calculer la sortie.

Fonction d’activation — but?

Introduire la non-linéarité dans le réseau.

Rétropropagation — rôle?

Ajuste les poids pour réduire l’erreur.

Fonction de perte — objectif?

Mesure la différence entre sortie et vérité.

Apprentissage supervisé — données?

Utilise des exemples avec étiquettes associées.

Régularisation — but?

Prévenir le surapprentissage.