Deep Learning: Propagation vers l'arrière et Gradient de disparition

Cette séance de cours couvre le processus de propagation en arrière dans l'apprentissage profond, en se concentrant sur le problème du gradient en voie de disparition. Il explique les étapes de la mise à jour des poids par rétropropagation et met en évidence les défis rencontrés en raison de l'effet de gradient décroissant. L'instructeur souligne l'importance d'éviter les problèmes de linéarité dans la passe avant et l'importance des unités cachées qui facilitent les passes avant et arrière réussies.