• gradients dans le Deep Learning

  • 2025/03/30
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gradients dans le Deep Learning

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  • サマリー

  • Qu'est-ce que l'objectif principal lors du développement d'un neurone pour la classification binaire ? L'objectif principal est de développer un modèle capable de séparer linéairement deux classes de points, par exemple, des plantes toxiques (notées y=1) et des plantes non toxiques (notées y=0). Pour ce faire, le neurone utilise une combinaison d'une fonction linéaire (z = w1x1 + w2x2 + b) et d'une fonction d'activation sigmoïde, dont la sortie varie entre 0 et 1. L'idée est de minimiser une fonction coût, en l'occurrence la fonction de log loss, pour obtenir un modèle le plus précis possible. Qu'est-ce que l'algorithme de descente de gradient et comment est-il utilisé dans ce contexte ?
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あらすじ・解説

Qu'est-ce que l'objectif principal lors du développement d'un neurone pour la classification binaire ? L'objectif principal est de développer un modèle capable de séparer linéairement deux classes de points, par exemple, des plantes toxiques (notées y=1) et des plantes non toxiques (notées y=0). Pour ce faire, le neurone utilise une combinaison d'une fonction linéaire (z = w1x1 + w2x2 + b) et d'une fonction d'activation sigmoïde, dont la sortie varie entre 0 et 1. L'idée est de minimiser une fonction coût, en l'occurrence la fonction de log loss, pour obtenir un modèle le plus précis possible. Qu'est-ce que l'algorithme de descente de gradient et comment est-il utilisé dans ce contexte ?
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