ensemble de neurones artificiels* reliés par des poids et organisés selon différentes architectures. Les méthodes de descente de gradient (voir rétropropagation du gradientméthode statistique utilisée pour calculer le gradient de l’erreur pour chaque neurone* d’un réseau de neurones*, 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... More*) 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, reconnaissance de formes, traitement automatique du langage, jeux…).
De quoi s'agit-il vraiment ?