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Qu’est-ce qu’un algorithme de backpropagation ?

La backpropagation

La backpropagation est un algorithme utilisé en IA pour améliorer la précision des sorties des réseaux neuronaux. Il y parvient en effectuant un calcul dans le sens inverse d’un réseau.

L’intelligence artificielle est un ensemble de plusieurs techniques informatiques dans le but de faire raisonner les machines. Le processus implique la création et la formation de réseaux de neurones artificiels pour obtenir des résultats précis. Un algorithme de backpropagation permet donc de corriger les erreurs de prédiction commises par ces réseaux.

Backpropagation: définition

La backpropagation ou la rétropropagation du gradient est un algorithme d’apprentissage supervisé qui permet d’améliorer la précision des sorties d’un réseau neuronal, autrement dit de corriger les erreurs. Son nom vient du fait que l’algorithme exécute le calcul à partir de la couche de sortie vers la couche d’entrée.

Pour rappel, un réseau neuronal ou réseau de neurones artificiels est un algorithme utilisé dans le domaine de l’IA et plus précisément dans le machine learning (apprentissage automatique). En d’autres termes, un système intelligent est constitué d’un réseau qui a préalablement été formé pour prédire les résultats souhaités. Mais les prédictions effectuées peuvent être incorrectes.

C’est là qu’intervient la backpropagation. Elle consiste donc à vérifier la précision des résultats obtenus. S’il y a erreur, elle effectue un calcul pour ajuster le poids des nœuds dans le but d’obtenir les résultats attendus.

Comment ça marche ?

Un réseau neuronal utilise une fonction de perte pour exprimer le niveau de précision dans chaque nœud. L’algorithme de backpropagation quant à lui utilise une descente de gradient par la règle de chaîne. Entre autres, il calcule le gradient de la fonction de perte d’une couche à la fois par rapport aux autres poids du réseau. Cela se passe dans le sens inverse à travers le réseau neuronal. Le résultat est que les nœuds ayant un taux d’erreur élevé ont moins de poids que ceux qui ont un taux d’erreurs plus faible.

Pour mieux comprendre le processus, voyons d’abord comment fonctionne un réseau neuronal. Étant donné une couche d’entrée constituée et ses nœuds. Ces nœuds d’entrées sont modélisés dans les couches cachées par les poids réels, choisis de manière aléatoire. On obtient alors une nouvelle couche de nœuds de sortie.

La sortie de chaque neurone de la couche d’entrée est calculée à la couche cachée et ensuite à la couche de sortie, donnant ainsi les données de sortie. Le taux d’erreur correspond à la différence entre la sortie réelle et la sortie souhaitée. Maintenant, la backpropagation consiste à aller dans le sens inverse pour ajuster les poids des nœuds afin de diminuer l’erreur. Le même processus se répète jusqu’à l’obtention de la sortie souhaitée.

L’importance de la backpropagation

Rappelons donc que l’intelligence d’une machine repose avant tout sur sa capacité à fournir des résultats précis. À cette fin, les chercheurs en IA ont créé les réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement du cerveau. La technique consiste donc à traiter les informations reçues pour prédire des résultats comme la classification, la reconnaissance de formes, etc.

Mais comme nous l’avons vu, le poids réel dans les couches cachées d’un réseau neuronal est choisi au hasard. Cela signifie que les réseaux neuronaux peuvent se tromper. Ces erreurs se produisent plus souvent dans les tâches de reconnaissance d’images ou de reconnaissance vocale. L’algorithme de backpropagation se propose donc de former les réseaux neuronaux par un calcul itératif qui permet de corriger les erreurs.

Avec les compétences nécessaires en matière d’algorithme, programmer la rétropropagation du gradient est une tâche facile. L’unique paramétrage nécessaire concerne le nombre d’entrées. Par ailleurs, la backpropagation ne s’intéresse pas à l’utilisation du gradient, mais se réfère uniquement à l’algorithme de calcul.

Il convient quand même de noter qu’un algorithme de propagation dépend des données d’entrées. Ainsi, les données bruyantes peuvent affecter ses performances.

Les différents types d’algorithmes de backpropagation

Il existe deux types de backpropagation. La backpropagation statique forme les réseaux de neurones pour produire une correspondance entre une entrée statique et une sortie statique. Dans le deuxième type, l’algorithme s’alimente en avant jusqu’à l’obtention d’une valeur fixe. L’erreur est ensuite calculée pour effectuer la propagation en arrière. Il s’agit dans ce cas d’une backpropagation récurrente.

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