Initialisation du poids: astuces du commerce

Cette séance de cours couvre l'importance de l'initialisation intelligente du poids dans les réseaux neuronaux artificiels pour accélérer l'apprentissage lors de la descente de gradient. Il traite de la normalisation des données, de l'initialisation aléatoire des poids et de la signification de la racine carrée de N. L'instructeur explique comment différents modèles affectent l'activation des neurones et la distribution de l'activation dans la couche 1. La séance de cours se penche également sur le traitement linéaire et non linéaire dans la passe avant, en mettant l'accent sur l'exploitation des non-linéarités et l'impact de l'initialisation du poids sur les performances du réseau.