PyTorch - Réseaux de neurones aux blocs fonctionnels

La formation d'un algorithme d'apprentissage en profondeur implique les étapes suivantes -

• Construire un pipeline de données
• Construire une architecture de réseau
• Évaluation de l'architecture à l'aide d'une fonction de perte
• Optimiser les pondérations de l'architecture du réseau à l'aide d'un algorithme d'optimisation

La formation d'un algorithme d'apprentissage en profondeur spécifique est l'exigence exacte de la conversion d'un réseau neuronal en blocs fonctionnels, comme indiqué ci-dessous -

En ce qui concerne le diagramme ci-dessus, tout algorithme d'apprentissage en profondeur implique l'obtention des données d'entrée, la construction de l'architecture respective qui comprend un ensemble de couches intégrées.

Si vous observez le diagramme ci-dessus, la précision est évaluée à l'aide d'une fonction de perte par rapport à l'optimisation des poids du réseau de neurones.