We start by understanding what parametrised models are and then discuss what a loss function is. We then look at Gradient-based methods and how it’s used in the backpropagation algorithm in a traditional neural network. We conclude this section by learning how to implement a neural network in PyTorch followed by a discussion on a more generalized form of backpropagation.
Nous commençons par comprendre ce que sont les modèles paramétrés, puis nous discutons de ce qu’est une fonction de perte. Nous examinons ensuite les méthodes basées sur les gradients et leur utilisation dans l’algorithme de la rétropropagation d’un réseau neuronal traditionnel. Nous concluons cette section en apprenant comment mettre en œuvre un réseau de neurones dans PyTorch, puis nous discutons d’une forme plus généralisée de rétropropagation.