Publié initialement sur Dev3loper.ai
Vous êtes-vous déjà demandé comment les ordinateurs apprennent de leurs erreurs, tout comme nous le faisons lorsque nous préparons des cookies ? Imaginez que vous avez préparé un lot de biscuits trop salés ou trop sucrés. Vous n'abandonneriez pas, n'est-ce pas ? Au lieu de cela, vous modifieriez votre recette, peut-être en ajoutant plus de sucre ou une pincée de sel en moins jusqu'à ce qu'elle soit parfaite. Ce processus de dégustation, d’ajustement et de dégustation à nouveau ressemble à la façon dont les ordinateurs apprennent en utilisant une incroyable technique de rétropropagation.
Alors, qu’est-ce que la rétropropagation exactement ? En termes simples, c'est un moyen pour les ordinateurs d'apprendre de leurs erreurs. Lorsqu'un ordinateur fait une supposition et découvre que c'est faux, la rétropropagation l'aide à déterminer comment améliorer sa supposition la prochaine fois. C'est comme avoir un livre de recettes magique qui vous permet d'ajuster votre recette en fonction du goût de vos cookies.
Pour mieux comprendre cela, pensez à la première fois que vous avez préparé des cookies. Vous avez suivi une recette, mais elles étaient trop salées lorsque vous en avez pris une bouchée. Vous réalisez que vous avez ajouté trop de sel et pas assez de sucre. La prochaine fois, vous pourrez réduire le sel d’une demi-cuillère à café et augmenter le sucre d’une cuillère à soupe. Après un autre lot, vous goûtez et ajustez à nouveau. Peut-être que les cookies sont meilleurs cette fois, mais ils sont encore imparfaits, donc des ajustements supplémentaires sont nécessaires. Chaque fois que vous cuisinez et goûtez, vous apprenez du lot précédent et vous vous améliorez.
La rétropropagation dans les réseaux de neurones fonctionne de la même manière. Lorsque le réseau fait une prédiction et qu'elle est fausse, il calcule l'erreur, c'est-à-dire la différence entre sa prédiction et le résultat réel. C'est comme goûter vos cookies et les trouver trop salés. Le réseau ajuste ensuite ses paramètres internes (appelés pondérations et biais) pour réduire cette erreur. Considérez ces paramètres comme les ingrédients de votre recette. Un ajustement important est nécessaire si l'erreur est importante, comme une diminution drastique du sel. Si l’erreur est petite, une petite modification est ef...
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