Rétropropagation du gradient

Carte Peu commune · n° 85080

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur sont modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale. De façon abusive, on appelle souvent[Qui ?][réf. nécessaire] « technique de rétropropagation du gradient » l'algorithme classique de correction des erreurs reposant sur le calcul du gradient grâce à la rétropropagation. C'est cette méthode qui est présentée ici. La correction des erreurs peut se faire selon d'autres méthodes, par exemple le calcul de la dérivée seconde. Ce principe fonde les méthodes de type algorithme du gradient, qui sont utilisées...

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