Perceptron multicouche : entraînement et rétropropagation

Cette séance de cours couvre la formation des perceptrons multicouches (MLP) en mettant l'accent sur l'apprentissage basé sur le gradient et l'algorithme de rétropropagation. Il explique les défis de la formation des MLP en raison de la nature non convexe du problème et de l'utilisation de la descente en pente. La séance de cours se penche également sur l'algorithme de rétropropagation, détaillant comment calculer des gradients pour chaque couche. Il explore en outre la descente de gradient stochastique et sa variante mini-lot, soulignant leur importance dans l'optimisation du processus d'entraînement des réseaux neuronaux.