méthode statistique utilisée pour calculer le gradient de l’erreur pour chaque neurone(neurone artificiel) modèle formel, proposé en 1943 par Warren McCulloch et Walter Pitts, inspiré des neurones biologiques. Un neurone comporte un certain nombre d’entrées et de sorties. Le neurone s’active (et active l’ensemble de ses sorties) lorsqu’il reçoit un signal suffisamment fort (déterminé par une... More* d’un réseau de neuronesensemble de neurones artificiels* reliés par des poids et organisés selon différentes architectures. Les méthodes de descente de gradient (voir rétropropagation du gradient*) permettent d’entraîner les réseaux de neurones profonds* efficacement et constituent l’état de l’art pour de nombreux domaines (identification du contenu d’une image,... More*, de la dernière couche vers la première. Le gradient d’une fonction de plusieurs variables en un certain point est un vecteur qui caractérise la variabilité de cette fonction au voisinage de ce point.
De quoi s'agit-il vraiment ?