La BACK-PROPAGATION - DEEP LEARNING 8

En Deep Learning, la Back-propagation est la technique qui permet de calculer les gradients de tout le réseau de neurone, pour ensuite entraîner celui-ci a l'aide de la descente de gradient. Nous voyons ici comment faire une Back-propagation d'un réseau de neurones a 2 couches, avec les calculs mathématiques complets. 00:00 : Rappel sur la Forward Propagation 07:16 : Back-Propagation 09:05 : Calcul de dZ2 17:28 : Calcul de dW2 21:26 : Calcul de db2 23:38 : Calcul de dZ1 28:13 : Calcul de dW1 30:00 : Calcul de db1 31:00 : Bilan ► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO: https://www.machinelearnia.com/ ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD https://discord.gg/WMvHpzu ► Me soutenir financièrement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS) https://fr.tipeee.com/machine-learnia ► Recevez gratuitement mon livre numérique: "APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE" https://www.machinelearnia.com/apprendre-le-machine-learning-en-une-semaine/ ► Télécharger gratuitement mes codes sur github: https://github.com/MachineLearnia ► Abonnez-vous : https://www.youtube.com/channel/UCmpptkXu8iIFe6kfDK5o7VQ ► Pour en savoir plus : Visitez Machine Learnia : https://www.machinelearnia.com/ ► Qui suis-je ? Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées. En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous. Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur. ► Une question ? Contactez-moi: [email protected]