Architecture Des Réseaux De Neurones - Guide Pour Débutant(e)s

[@dioumacorfaye4509]

Merci beaucoup pour ce cours intérésent.

[@LeCoinStat]

Merci à vous

[@Lahat-c8x]

un grand merci ma grande .vraiment formidable je suis ddans le domaine depuis 3 ans mais j'apprends beaucoup venant de vous vraiment

[@LeCoinStat]

Avec plaisir

[@djiraikinantitembayedonald3009]

Merci 🙏beaucoup Natacha pour les contenus attrayants. Pour essayer de repondre à la question, moi je compte 3 parties, j'espère completer la quatrième avec votre contribution.
Les 3 parties d'un RNN sont:
👉Les entrées
👉Les couches cachées
👉Les couches de sorties

[@LeCoinStat]

Je pensais aussi parler des fonctions d'activation, des poids et du biais

[@boudalaydiarra2544]

Merci beaucoup pour ton soutien ❤🎉

[@LeCoinStat]

Avec plaisir 😊

[@KaderMouhoumed-pn4eo]

Merci beaucoup Natacha

[@LeCoinStat]

Avec plaisir 😊

[@louisej.1079]

Est ce que cela peut fonctionner pour la structure neuronale humaine ?

[@mous_wengli]

Les 4 parties clés d'un réseau de neurones sont :
Couche d'entrée : Reçoit les données initiales.
Couches cachées : Reçoit des données successives, et met à jour les poids
Couche de sortie : Donne le résultat attendue (ex. classifications, prédictions).
Poids et biais : Paramètres internes qui permet d'assurer la complexité et non linéarité du modèle

[@ingenieurawongongongyesfel5306]

merci pour tout

[@LeCoinStat]

Je t'en prie

[@zeinelabidineelbechir1421]

Est ce que c pas la meme idee de modelisation ?on prend les donnees et ecrire un modele lineaire sous forme de variables dependante et des variables explicatives et faire une prevision